这是 ICRA 2019 论文 "实时可扩展密集表面点映射" 的开源版本
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给定一系列深度图像、强度图像和相机姿态,我们提出的方法可以使用 SURFEL 表示法将它们融合成一个全局一致的模型。该融合方法支持 ORB-SLAM2 和 VINS-Mono(需要稍作修改),因此您可以根据自己的设置在 RGB-D、立体或视觉-惯性场景中使用。我们基于以下动机开发了该方法: (1) 该融合方法可以支持循环闭合(因此可以与其他先进的 SLAM 方法保持一致), (2) 不需要太多 CPU/内存资源即可实时重建精细模型, (3) 可以扩展到大型环境。这些要求对于机器人导航任务至关重要,机器人可以在具有测距一致性的密集地图的环境中安全导航。
下面是一个示例,展示了曲面映射的使用情况。左侧是环境的概览,中间是我们方法的重建结果(在 ROS 的 rviz 中呈现为点云),右侧是使用 OpenChisel 的结果。我们使用 VINS-Mono 来跟踪相机运动并实现闭环,使用 MVDepthNet 来估计深度图。黑色线是相机的路径。在重建过程中,启用闭环来校正检测到的漂移。OpenChisel 是一个用截断带符号距离函数 (TSDF) 重建环境的伟大项目。然而,如示例所示,它不适合用于 SLAM 系统。
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