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ViSTA-SLAM：基于对称双视图关联的视觉 SLAM
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Ganlin Zhang 提交
Ganlin Zhang 提交作者: Ganlin Zhang, Shenhan Qian, Xi Wang, Daniel Cremers
Ganlin Zhang, Shenhan Qian, Xi Wang, Daniel Cremers摘要
我们提出了ViSTA-SLAM，这是一个实时单目视觉SLAM系统，它无需相机内参即可运行，使其能够广泛应用于各种相机设置。该系统的核心是采用了一个轻量级的对称双视图关联（STA）模型作为前端，该模型仅从两个RGB图像中同时估计相对相机姿态和回归局部点图。这种设计显著降低了模型复杂度，我们的前端大小仅为同类最先进方法的35%，同时提高了流水线中使用的双视图约束的质量。在后端，我们构建了一个专门设计的Sim(3)姿态图，其中包含了回环检测以解决累积的漂移。大量的实验表明，与现有方法相比，我们的方法在相机跟踪和密集3D重建质量方面均取得了优越的性能。Github仓库：https://github.com/zhangganlin/vista-slam
ViSTA-SLAM 是一个实时单目密集 SLAM 流水线，它结合了对称双视图关联 (STA) 前端与 Sim(3) 位姿图优化和回环检测，从而能够从 RGB 输入中实现精确的相机轨迹和高质量的 3D 场景重建。