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GeoFlow-SLAM : un SLAM robuste et étroitement couplé combinant la fusion de l'odométrie inertielle et à pattes RGBD pour la robotique dynamique à pattes
Created by
Haebom
Auteur
Tingyang Xiao, Xiaolin Zhou, Liu Liu, Wei Sui, Wei Feng, Jiaxiong Qiu, Xinjie Wang, Zhizhong Su
Contour
GeoFlow-SLAM est un SLAM inertiel RGBD robuste et efficace, étroitement couplé, destiné aux robots multi-pattes agressifs et haute fréquence. Il intègre la cohérence géométrique, les contraintes de pose des robots multi-pattes et le flux optique à double flux (GeoFlow) pour relever trois défis majeurs : l'échec de la correspondance des caractéristiques et de l'initialisation des poses lors des déplacements rapides, et l'absence de caractéristiques visuelles dans les scènes sans texture. Dans les scénarios de déplacement rapide, la correspondance des caractéristiques est considérablement améliorée grâce à l'exploitation du flux optique à double flux combinant les points cartographiques et les poses précédents. De plus, nous proposons une méthode d'initialisation des poses robuste à la locomotion rapide et aux erreurs IMU pour les robots multi-pattes, en intégrant l'estimation de la pose IMU/robot multi-pattes, la perspective n-points (PnP) image par image et le point le plus proche itératif généralisé (GICP). De plus, nous introduisons un nouveau cadre d'optimisation qui associe étroitement, pour la première fois, les contraintes géométriques de la carte de profondeur et du GICP afin d'améliorer la robustesse et la précision dans les environnements à long terme sans texture visuelle. L'algorithme proposé atteint des performances de pointe (SOTA) sur des robots multi-pattes collectés et des jeux de données open source. Afin de faciliter la recherche et le développement, les jeux de données et le code open source seront rendus publics à l'adresse https://github.com/HorizonRobotics/geoflow-slam .
Nous présentons un système SLAM robuste même contre les mouvements agressifs à haute fréquence des robots multi-pattes.
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Amélioration des performances de correspondance des fonctionnalités dans des situations en évolution rapide à l'aide d'un flux optique à double flux (GeoFlow).
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Estimation de pose de robot IMU/multi-pattes, proposition d'une méthode d'initialisation de pose robuste intégrant PnP et GICP.
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Nous présentons un nouveau cadre d’optimisation qui couple étroitement les contraintes géométriques cartographiées en profondeur et GICP.
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Amélioration des performances SLAM dans les environnements sans texture.
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Permettre la recherche grâce au code source ouvert et à la divulgation des ensembles de données.
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Atteindre des performances de pointe sur divers robots multi-pattes et ensembles de données open source.
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Limitations:
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Le gène Limitations spécifique n'est pas explicitement mentionné dans l'article. Des expériences et analyses supplémentaires sont nécessaires pour élucider le gène Limitations.
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La robustesse à des environnements spécifiques (par exemple, environnements extrêmement sombres, changements d'éclairage rapides) nécessite une validation supplémentaire.
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Manque d’analyse détaillée de la complexité informatique et des performances de traitement en temps réel.
