GeoFlow-SLAM: A Robust Tightly-Coupled RGBD-Inertial and Legged Odometry Fusion SLAM for Dynamic Legged Robotics
Created by
Haebom
저자
Tingyang Xiao, Xiaolin Zhou, Liu Liu, Wei Sui, Wei Feng, Jiaxiong Qiu, Xinjie Wang, Zhizhong Su
개요
GeoFlow-SLAM은 공격적이고 고주파수의 움직임을 하는 다족 로봇을 위한 강력하고 효과적인 밀결합 RGBD-관성 SLAM입니다. 기하학적 일관성, 다족 로봇의 자세 제약 조건, 그리고 이중 스트림 광학 흐름(GeoFlow)을 통합하여 빠른 이동 중 특징 매칭 및 자세 초기화 실패, 그리고 질감이 없는 장면에서의 시각적 특징 부족이라는 세 가지 중요한 과제를 해결합니다. 빠른 움직임 시나리오에서는 이전 지도 점과 자세를 결합하는 이중 스트림 광학 흐름을 활용하여 특징 매칭이 크게 향상됩니다. 또한, IMU/다족 로봇 자세추정, 프레임 간 Perspective-n-Point (PnP), 그리고 Generalized Iterative Closest Point (GICP)를 통합하여 빠른 이동과 다족 로봇의 IMU 오류에 대한 강력한 자세 초기화 방법을 제안합니다. 더 나아가, 깊이-지도 및 GICP 기하 제약 조건을 밀접하게 결합하는 새로운 최적화 프레임워크를 처음으로 도입하여 장기간, 시각적으로 질감이 없는 환경에서 강력성과 정확성을 향상시킵니다. 제안된 알고리즘은 수집된 다족 로봇 및 오픈소스 데이터 세트에서 최첨단(SOTA) 성능을 달성합니다. 연구 및 개발을 더욱 촉진하기 위해 오픈소스 데이터 세트와 코드는 https://github.com/HorizonRobotics/geoflow-slam 에서 공개적으로 제공될 것입니다.