Large-Scale Dense Mapping System Based on Visual-Inertial Odometry and Densely Connected U-Net

人工智能 计算机视觉 里程计 计算机科学 视觉里程计 体素 特征(语言学) 惯性测量装置 弹道 三维重建 同时定位和映射 机器人 移动机器人 语言学 天文 物理 哲学
作者
Chuanliu Fan,Junyi Hou,Lei Yu
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:72: 1-16
标识
DOI:10.1109/tim.2023.3250301
摘要

SLAM-based 3D reconstruction system mainly relies on visual odometry, which uses detailed scanning to obtain better reconstruction results. Among the feature-based SLAM methods, it is difficult to have good reconstruction results where features are missing even when the camera moves slowly. For the direct methods, when exposure changes and blurring occurs, tracking loss will cause unsatisfactory reconstruction effects. This paper proposes a large-scale mapping system based on visual-inertial odometry to solve these problems. The combination of vision and IMU is used to constrain the trajectory estimation in areas where the corners are missing. The system supports depth both obtained by the depth camera and estimated by the neural network. According to the voxel hash mechanism, we only focus on the voxels within the cutoff distance and use the hash table to represent the voxels sparsely to reduce the memory usage. Experiments show that the proposed system can obtain an ideal 3D reconstruction model.
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