시각적 SLAM 솔루션의 포괄적인 목록

확장 칼만 필터를 백엔드로 사용하여 프런트 엔드에서 매우 희박한 특징점을 추적하고, 카메라의 현재 상태와 모든 랜드마크 점을 상태 수량으로 사용하여 평균과 공분산을 업데이트합니다.

장점: 2007년 컴퓨터 성능이 향상되고 시스템의 이미지 처리 방식이 희박해지면서 이 솔루션을 통해 SLAM 시스템을 온라인으로 실행할 수 있게 되었습니다. (이전 SLAM 시스템은 기본적으로 온라인으로 작동할 수 없었고 오프라인 위치 지정 및 매핑을 위해 카메라를 들고 있는 로봇이 수집한 데이터에만 의존할 수 있었습니다.)

단점: MoNoSLAM은 좁은 적용 시나리오, 제한된 수의 랜드마크, 쉽게 계수 특징점 손실 등의 단점을 가지고 있으며 현재 개발이 중단되었습니다.

주요 원리는 사진 이미지에서 특징점을 캡처한 후 평면을 감지하고 감지된 평면에 가상 3D 좌표를 설정한 다음 사진 이미지와 CG를 합성하는 것입니다. 그 중 독특한 특징은 입체면 검출과 이미지 합성이 병렬로 처리된다는 점이다.

장점: 추적 및 매핑 프로세스의 병렬화를 제안 및 구현하고 프런트엔드와 백엔드를 분리하며 비선형 최적화 방식을 사용하여 실시간으로 위치를 지정하고 매핑할 수 있을 뿐만 아니라 객체를 위에 겹쳐 놓을 수도 있습니다. 가상 비행기.

단점: 장면이 작고 추적을 잃기 쉽습니다.

장점: 다용성: 단안, 쌍안, RGB-D의 세 가지 모드를 지원합니다. 전체 시스템은 ORB 기능을 중심으로 계산되어 효율성과 정확성 사이의 균형을 이루고 특징점을 중심으로 최적화됩니다. 루프백 감지 알고리즘은 오류 누적을 효과적으로 방지할 수 있습니다. SLAM을 완성하기 위해 세 개의 스레드를 사용하면 더 나은 추적 및 매핑 효과를 얻을 수 있으며 궤적과 맵의 전역 일관성을 보장할 수 있습니다.

단점: 각 이미지의 ORB 특징을 계산하는 데 시간이 많이 걸립니다. 세 개의 스레드는 CPU에 더 큰 부담을 가져오고 임베디드 장치에는 특정 어려움이 있습니다. ORB-SLAM의 매핑은 위치 지정 기능만 충족할 수 있는 희박한 특징점을 사용합니다.

반밀도 단안 SLAM에는 단안을 직접 적용하여 특징점을 계산할 필요가 없고 조밀한 지도를 구축할 수 있습니다.

장점: 직접 방법은 픽셀을 기반으로 하며 누락된 특징 영역에 민감하지 않으며 반밀집 추적은 CPU에서 추적의 실시간 및 안정성을 보장할 수 있습니다.

단점: 카메라 내부 매개 변수 및 노출에 매우 민감하며, 카메라가 빠르게 움직일 때 손실되기 쉽습니다. 루프 감지 부분에서는 루프 감지를 위해 특징점 방정식을 기반으로 직접 구현하지 않습니다. , 특징점 계산을 완전히 없애지 않았습니다.

Sparse Direct 방식을 기반으로 한 시각적 주행 거리 측정 구현에서는 4x4 작은 블록을 사용하여 카메라 자체의 움직임을 추정합니다.

장점: 매우 빠르며 저사양 컴퓨팅 플랫폼에서 실시간 성능을 달성할 수 있습니다. 컴퓨팅 플랫폼이 제한된 상황에 적합합니다.

단점: 헤드업 카메라의 성능 저하; 백엔드 최적화 및 루프 감지 부분이 폐기되었으며 SVO의 포즈 추정에는 누적 오류가 있으며 손실 후 위치를 변경하기가 쉽지 않습니다.

완전한 RGB-D SLAM 솔루션이 제공됩니다. 현재 바이너리 프로그램은 ROS에서 직접 얻을 수 있으며 해당 앱은 Google Project Tango에서 직접 사용할 수 있습니다.

장점: 원리는 간단합니다. RGB-D 및 쌍안 센서를 지원하고 실시간 위치 지정 및 매핑 기능을 제공합니다.

단점: 집적도가 높고 크기가 크며 2차 개발이 어렵고 연구용보다는 SLAM 응용에 적합합니다.

위 내용은 시각적 SLAM 솔루션의 포괄적인 목록의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!