深度特征提取和匹配的可靠视觉惯性SLAM系统

核心概念

本文提出了一种基于深度学习的可靠视觉惯性SLAM系统SL-SLAM,通过结合深度特征提取和深度匹配方法,在各种复杂环境下提高SLAM系统的适应性和鲁棒性。

要約

本文提出了一种名为SL-SLAM的基于深度学习的可靠视觉惯性SLAM系统。该系统支持单目、双目、单目惯性和双目惯性等多种传感器配置,可以在各种复杂环境下提高SLAM系统的适应性和鲁棒性。

具体来说,该系统采用了基于深度学习的Superpoint特征提取和Lightglue特征匹配方法,在整个SLAM流程中进行应用,包括跟踪、局部建图和闭环检测等模块。同时,设计了自适应的特征筛选策略和基于深度特征的词袋模型,进一步提高了系统的性能。

通过在公开数据集和自采集数据集上的大量实验,证明了SL-SLAM在定位精度和跟踪鲁棒性方面优于其他最新SLAM算法。该系统完全用C++和ONNX实现,可以实时运行。为了惠及社区,我们开放了源代码。

統計

在Euroc数据集的困难序列V203中,SL-SLAM的轨迹预测精度明显优于ORB-SLAM3和VINS-Mono。
在Euroc数据集的11个序列中,SL-SLAM在9个序列中取得了最佳结果,平均绝对轨迹误差优于ORB-SLAM3 0.08米。
在自采集的复杂环境数据集上,SL-SLAM表现出良好的鲁棒性,即使在低纹理、弱光照和剧烈抖动等情况下,也能保持稳定的跟踪性能。

引用

"通过结合深度特征提取和深度匹配方法,我们引入了一种通用的混合视觉SLAM系统,旨在提高在具有挑战性的场景中的适应性,如低光照条件、动态照明、弱纹理区域和严重抖动。"
"我们还进行了分析,说明如何将视觉SLAM与深度学习方法相结合,以启发其他研究。"

抽出されたキーインサイト

SL-SLAM: A robust visual-inertial SLAM based deep feature extraction and matching

by Zhang Xiao,S... 場所 arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.03413.pdf

深掘り質問

如何将SL-SLAM系统扩展到支持多智能体SLAM

SL-SLAM系统的多智能体SLAM扩展可以通过引入协作定位和地图构建来实现。在多智能体环境中，每个智能体可以通过通信和信息共享来协同工作，共同构建环境地图并实现位置估计。通过在SL-SLAM系统中引入多智能体技术，可以实现智能体之间的位置同步和地图一致性，从而提高整体系统的定位精度和鲁棒性。此外，可以利用分布式优化算法来实现多智能体SLAM系统中的数据融合和协作定位，进一步提高系统的性能和可扩展性。

如何在SL-SLAM系统中引入语义信息,进一步提高在复杂环境下的鲁棒性

在SL-SLAM系统中引入语义信息可以通过结合深度学习技术和语义分割模型来实现。通过将语义信息融入到视觉SLAM系统中，可以提高系统对场景的理解能力和表达能力，从而进一步提高在复杂环境下的鲁棒性。通过将语义信息与深度特征提取和匹配方法相结合，可以使系统更好地识别和理解场景中的物体和结构，从而改善定位和地图构建的准确性。此外，引入语义信息还可以帮助系统更好地适应不同场景和环境，提高系统在复杂环境下的稳定性和可靠性。

SL-SLAM系统的深度学习模型部署是否可以进一步优化,以实现更高的计算效率

SL-SLAM系统的深度学习模型部署可以进一步优化以实现更高的计算效率。一种优化方法是通过模型压缩和量化技术来减小模型的大小和计算量，从而提高系统的运行速度和效率。另一种方法是利用硬件加速器如GPU或TPU来加速深度学习模型的推理过程，进一步提高系统的实时性和性能。此外，可以通过优化模型的结构和参数设置，以及使用轻量级的深度学习模型来减少计算资源的消耗，从而实现更高效的深度学习模型部署。通过这些优化措施，可以进一步提升SL-SLAM系统的计算效率和性能。