본 논문은 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 시스템을 차별화 가능한 함수로 표현하여 작업 기반 최적화를 달성하는 X-SLAM을 제안한다. 기존의 SLAM 시스템은 3D 재구성과 카메라 자세 추정을 독립적으로 수행하지만, X-SLAM은 CSFD 방법을 사용하여 SLAM 매개변수의 미분을 효율적으로 계산할 수 있다. 이를 통해 작업 성능을 최적화하기 위해 SLAM 결과를 역전파할 수 있다.
X-SLAM은 두 가지 주요 작업에 적용되었다. 첫째, 실외 광범위 장면에서의 카메라 재배치이다. X-SLAM은 재구성된 장면과 쿼리 이미지 간의 오차를 최소화하는 방식으로 카메라 자세를 최적화한다. 둘째, 복잡한 실내 환경에서의 로봇 능동 스캐닝이다. X-SLAM은 의미론적 분할과 함께 장면 탐색을 최적화한다. 실험 결과는 X-SLAM이 기존 방법보다 정확성과 효율성이 향상되었음을 보여준다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi
by Zhexi Peng,Y... : arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.02187.pdfDaha Derin Sorular