orbslam作者的ppt

本文探讨了基于稀疏特征的SLAM方法,包括Monocular ORB-SLAM及Monocular SemiDense Mapping等技术,并分析了这些方法在鲁棒性和准确性方面的优势,同时也指出了它们在重建稀疏性上的局限。

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         Should we still do sparse-feature based SLAM?




1) Monocular ORB-SLAM(Mur-Artal, Montiel, Tardos T-RO 2015)

2) Monocular Semi Dense Mapping(Mur-Artal, Tardos, RSS 2015)

3) Stereo/RGB-D ORB-SLAM(unpublished)







Automatic Map Initialization

Model SelectionHomography(Planar, Low Parallax)Fundamental Matrix(General)


Why should we still use features?

Robustness

Reliable two-view monocular initialization

Good invariance to viewpoint and illumination

Less affected by auto-gain and auto-exposure

Less affected by dynamic elements

Accuracy

Bundle adjustment (joint map-trajectory optimization)

Place Recogniton (loop detection, relocalization)

Bags of Words

But sparse reconstructions ...


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