PLVS: A SLAM System with Points, Lines, Volumetric Mapping, and 3D Incremental Segmentation

要約

このドキュメントでは、PLVS について説明します。これは、スパース SLAM、ボリューム マッピング、および 3D 教師なし増分セグメンテーションを活用するリアルタイム システムです。
PLVS は、ポイント、ライン、ボリューム マッピング、およびセグメンテーションの略です。
オプションで IMU を装備できる RGB-D カメラとステレオ カメラをサポートします。
SLAM モジュールはキーフレーム ベースであり、まばらな点と線分を特徴として抽出して追跡します。
ボリューム マッピングは SLAM フロントエンドに対して並行して実行され、キーフレームから逆投影された点群を融合することで探索環境の 3D 再構成を生成します。
さまざまな体積マッピング方法がサポートされ、PLVS に統合されています。
新しい再投影誤差を使用して線分をバンドル調整します。
このエラーは、利用可能な深度情報を利用して、線分の端点の位置推定を安定させます。
インクリメンタルで幾何学的ベースのセグメンテーション手法が実装され、PLVS フレームワークの RGB-D カメラに統合されています。
公開されているいくつかのデータセットに関する PLVS フレームワークの定性的および定量的評価を示します。
付録では、採用されたステレオ ライン三角測量法の詳細と、ライン誤差項に使用したヤコビアンの導出を示します。
ソフトウェアはオープンソースとして入手できます。

要約(オリジナル)

This document presents PLVS: a real-time system that leverages sparse SLAM, volumetric mapping, and 3D unsupervised incremental segmentation. PLVS stands for Points, Lines, Volumetric mapping, and Segmentation. It supports RGB-D and Stereo cameras, which may be optionally equipped with IMUs. The SLAM module is keyframe-based, and extracts and tracks sparse points and line segments as features. Volumetric mapping runs in parallel with respect to the SLAM front-end and generates a 3D reconstruction of the explored environment by fusing point clouds backprojected from keyframes. Different volumetric mapping methods are supported and integrated in PLVS. We use a novel reprojection error to bundle-adjust line segments. This error exploits available depth information to stabilize the position estimates of line segment endpoints. An incremental and geometric-based segmentation method is implemented and integrated for RGB-D cameras in the PLVS framework. We present qualitative and quantitative evaluations of the PLVS framework on some publicly available datasets. The appendix details the adopted stereo line triangulation method and provides a derivation of the Jacobians we used for line error terms. The software is available as open-source.

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