首个基于地面纹理的单目SLAM，复杂光照环境中也能精准定位

论文题目：
Monocular Simultaneous Localization and Mapping using Ground Textures

论文作者：
Kyle M. Hart， Brendan Englot, Ryan P. O’Shea, John D. Kelly, David Martinez

导读： 本文是发布在ICRA 2023的论文，是首个基于地面纹理的单目SLAM系统。本文介绍了一种无需事先构建地图即可实时在线SLAM的解决方案。通过使用朝下的单目相机捕获地面纹理图像，即使在环境特征稀疏或光照条件复杂的情况下也能提供可靠的定位信息。©️【深蓝AI】编译

1. 介绍

即使在缺乏显著特征和光照条件复杂的情况下，某些地面纹理也能提供可靠的定位信息。现有的基于地面纹理的定位方法虽然有效，但它们通常需要预先构建好的地图作为参照。为了减少对预构建地图的依赖，研究者提出了一种全新的在线地面纹理SLAM系统，该系统能够在没有事先已知地图的情况下实现SLAM，从而缩短初始设置时间，并增强了系统在变化环境中的鲁棒性。

该研究的主要贡献在于：

●开发了首个仅使用单目相机实现在线地面纹理SLAM（同时定位与建图）系统的解决方案。

●在地面纹理领域提出了一个独特的算法，利用已知的地面纹理图像深度信息，在估计重叠图像之间的变换以及识别循环闭合区域时提高准确性。

●在最近的数据集上进行了实验验证，结果显示该系统在某些地面纹理场景下可以达到厘米级别的定位精度。

2. 相关工作

目前的单目相机SLAM系统，有的结合了其他传感器如惯性测量单元或激光雷达的数据来增强定位与建图性能，而另一些则仅依赖于单目视觉信息。在图像比较方面，有直接法和间接法之分：直接法通过像素强度直接对比图像，间接法则利用关键点（如ORB、SIFT等算法检测出的图像显著点）进行匹配。地图存储上也有区别，包括密集型地图（保