MASt3R-SLAM: Real-Time Dense SLAM with 3D Reconstruction Priors

要約

我々は、2 ビュー 3D 再構成と事前マッチングである MASt3R からボトムアップで設計されたリアルタイム単眼高密度 SLAM システムを紹介します。
この強力な事前条件を備えているため、当社のシステムは、固有のカメラ センターを超えた固定カメラ モデルまたはパラメトリック カメラ モデルを想定していないにもかかわらず、野生のビデオ シーケンスに対して堅牢です。
ポイントマップ マッチング、カメラ トラッキングとローカル フュージョン、グラフ構築とループ クロージャ、および 2 次グローバル最適化のための効率的な方法を紹介します。
既知のキャリブレーションを使用すると、システムを簡単に変更するだけで、さまざまなベンチマークにわたって最先端のパフォーマンスを実現できます。
まとめると、15 FPS で動作しながら、グローバルに一貫したポーズと緻密なジオメトリを生成できるプラグアンドプレイの単眼 SLAM システムを提案します。

要約(オリジナル)

We present a real-time monocular dense SLAM system designed bottom-up from MASt3R, a two-view 3D reconstruction and matching prior. Equipped with this strong prior, our system is robust on in-the-wild video sequences despite making no assumption on a fixed or parametric camera model beyond a unique camera centre. We introduce efficient methods for pointmap matching, camera tracking and local fusion, graph construction and loop closure, and second-order global optimisation. With known calibration, a simple modification to the system achieves state-of-the-art performance across various benchmarks. Altogether, we propose a plug-and-play monocular SLAM system capable of producing globally-consistent poses and dense geometry while operating at 15 FPS.

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