実時間差分可能密集SLAMシステムX-SLAM: CSFDを用いたタスク対応最適化

Основні поняття

X-SLAMは、複素ステップ有限差分(CSFD)法を用いて、メモリ効率的で実時間の差分可能な密集SLAMシステムを提供する。これにより、タスク指向の最適化を実現し、カメラ relocalization や ロボットアクティブスキャニングなどの重要なタスクの精度と効率を向上させる。

Анотація

X-SLAMは、複素ステップ有限差分(CSFD)法を用いて、メモリ効率的で実時間の差分可能な密集SLAMシステムを提供する。

表面計測では、深度マップの微小な変化に対する頂点座標と法線ベクトルの微分を計算する。レイキャスティングでは、カメラ姿勢の微分を計算する。ICP アルゴリズムを微分可能にするため、離散的な画素座標を連続的な実数座標に一般化する。表面更新では、TSDFボリュームの微分を計算する。

ElasticFusion/PointFusion では、一対多の対応付けを用いて、グローバルモデル点の更新を微分可能にする。

これにより、カメラ relocalization やロボットアクティブスキャニングなどのタスク指向の最適化を実現し、精度と効率を向上させる。

Статистика

カメラ姿勢の微分:
Im(T∗
g,k)/h
頂点座標の微分:
Im(V∗
g,k)/h
法線ベクトルの微分:
Im(N∗
g,k)/h
TSDF ボリュームの微分:
Im(F∗
k)/h, Im(W∗
k)/h

Цитати

なし

Ключові висновки, отримані з

X-SLAM: Scalable Dense SLAM for Task-aware Optimization using CSFD

by Zhexi Peng,Y... о arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02187.pdf

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