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教你們視覺SLAM如何去提高定位精度

新機(jī)器視覺 ? 來源:計(jì)算機(jī)視覺life ? 作者:計(jì)算機(jī)視覺life ? 2021-07-06 10:57 ? 次閱讀
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EpsAvlc:

這個(gè)事情的回答需要基于你的動(dòng)機(jī)。

如果你想改進(jìn)已有的算法以獲得在數(shù)據(jù)集上的視覺里程計(jì)定位精度上的提升,那么我的判斷是比較難。

如果你是在實(shí)際場(chǎng)景中發(fā)現(xiàn)已有的框架(例如ORB-SLAM)的定位精度不能達(dá)到論文中,或者你預(yù)想的精度,那么這個(gè)事情是可以根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景討論的。

排名6, 11, 12, 14, 15的方案是基于視覺的,或者至少融合了視覺。其漂移誤差大都低于1%。這是什么概念?我本科時(shí)參加的機(jī)器人競(jìng)賽里,經(jīng)過仔細(xì)標(biāo)定的輪式里程計(jì),精度也不過1%。當(dāng)然,視覺里程計(jì)的最終漂移誤差一般都是回環(huán)后再算的,直接使用的話根據(jù)前端的調(diào)教程度,大概可以看做1%左右。不過無論怎樣,對(duì)于增量式的定位方案,1%的誤差應(yīng)該都可以算是差強(qiáng)人意了。想要再有提升還是挺困難的,要么就加入許多Trick(過擬合數(shù)據(jù)集),但是感覺意義不大。

如果是在一些復(fù)雜場(chǎng)景下需要提升定位精度,那么還是有許多事情可以做的。像之前答主提到的,用語義分割,將動(dòng)態(tài)物體上的特征點(diǎn)濾去,以提升BA精度。我認(rèn)為有一些場(chǎng)景,是目前已有的框架力所不能逮的:

1.Long-term場(chǎng)景。如何保證夏天建的室外地圖,在冬天也能用?這涉及到季節(jié)不變的路標(biāo)的設(shè)計(jì)與提取。語義分割天然就有l(wèi)ong-term特性,將語義分割考慮進(jìn)去是一個(gè)較好的方法。

2.高度動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景。比如走在去菜市場(chǎng)的路上,來往人群很多。人是可以精確定位的,但是SLAM可能就要抓瞎了。

3.紋理缺失的場(chǎng)景。這算是室內(nèi)SLAM時(shí)經(jīng)常需要面對(duì)的事情了。

這三個(gè)問題,其實(shí)都有許多工作已經(jīng)在做了。谷歌學(xué)術(shù)上搜索相關(guān)關(guān)鍵字就有。

就像綜述《Past, Present, and Future of SimultaneousLocalization And Mapping: Towards theRobust-Perception Age》標(biāo)題所述,目前魯棒才是SLAM的關(guān)鍵命題。發(fā)布于 06-27

鄭純?nèi)唬?/p>

可以做一些深度學(xué)習(xí)輔助提取路標(biāo)的工作,比如:如果已經(jīng)知道圖像中某個(gè)物體屬于一個(gè)既定的類別,然后再提角點(diǎn),就會(huì)比針對(duì)全圖提角點(diǎn)魯棒性高很多。

劉宴誠(chéng):

具體細(xì)節(jié)太多了,ORBSLAM2這個(gè)框架基本上所有的代碼都在圍繞如何提高特征點(diǎn)的質(zhì)量。其實(shí)想想特征點(diǎn)法提高定位精度無非就是如何保證特征點(diǎn)匹配的準(zhǔn)確以及特征點(diǎn)選取的準(zhǔn)確,可問題就出在無法保證百分百絕對(duì)精確,所以通過很多騷操作把這個(gè)事情做到極致,就可以提高定位精度了。

編輯:jq

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原文標(biāo)題:視覺SLAM怎么去提高定位精度?

文章出處:【微信號(hào):vision263com,微信公眾號(hào):新機(jī)器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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