Inline Photometrically Calibrated Hybrid Visual SLAM

要約

このペーパーでは、ハイブリッド直接間接ビジュアル SLAM (H-SLAM) 内でオンライン逐次測光キャリブレーションを統合する、ビジュアル SLAM への統合アプローチを紹介します。
測光キャリブレーションは、さまざまな照明条件下でピクセル強度値を正規化するのに役立ち、それによって H-SLAM の直接コンポーネントが改善されます。
検出された特徴がさまざまな照明条件にわたってより安定していることを考慮すると、H-SLAM の間接コンポーネントにも接線方向の利点が生じます。
私たちが提案した測光的に校正された H-SLAM は、TUM monoVO や私たちが作成したデータセットを含むいくつかのデータセットでテストされています。
校正された H-SLAM は、すべての実験において、他の最先端の直接、間接、およびハイブリッド Visual SLAM システムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
さらに、当社のサイトでテストされたオンライン SLAM でも、他の SLAM システムよりも大幅に優れたパフォーマンスを示しました。

要約(オリジナル)

This paper presents an integrated approach to Visual SLAM, merging online sequential photometric calibration within a Hybrid direct-indirect visual SLAM (H-SLAM). Photometric calibration helps normalize pixel intensity values under different lighting conditions, and thereby improves the direct component of our H-SLAM. A tangential benefit also results to the indirect component of H-SLAM given that the detected features are more stable across variable lighting conditions. Our proposed photometrically calibrated H-SLAM is tested on several datasets, including the TUM monoVO as well as on a dataset we created. Calibrated H-SLAM outperforms other state of the art direct, indirect, and hybrid Visual SLAM systems in all the experiments. Furthermore, in online SLAM tested at our site, it also significantly outperformed the other SLAM Systems.

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