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[IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018国际三维视觉会议(3DV) - Fusion++：体素级物体SLAM

DOI：10.1109/3DV.2018.00015 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 我们提出了一种在线物体级SLAM系统，该系统能构建任意重建物体的持久且精确的3D图地图。当RGB-D相机浏览杂乱的室内场景时，利用Mask-RCNN实例分割来初始化紧凑的、针对每个物体的截断有符号距离函数（TSDF）重建，其具有取决于物体尺寸的分辨率和一种新颖的3D前景掩码。重建的物体被存储在一个可优化的6自由度位姿图中，这是我们唯一的持久地图表示形式。通过深度融合对物体进行增量式优化，并将其用于跟踪、重定位和回环检测?；鼗繁蘸匣岬贾挛锾迨道喽晕蛔斯兰频牡髡?，但不会引起物体内部变形。每个物体还携带随时间优化的语义信息以及一个存在概率，以应对虚假的实例预测。
作者： John McCormac，Ronald Clark，Michael Bloesch，Andrew J. Davison，Stefan Leutenegger
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究开发一种在线物体级SLAM系统，用于在杂乱室内场景中构建任意重建物体的持久且精确的三维图谱地图。

研究成果

该系统能够对真实杂乱室内场景中大量未知形状的物体进行一致的实例映射与分类。它构建的长期地图聚焦于场景中最关键的物体元素，并采用随物体尺寸变化的动态分辨率。未来工作包括解决检测过滤与场景覆盖之间的平衡问题，以及将面向对象的表示方法扩展至移动物体建模。

研究不足

该系统假设环境是静态的，目前尚不旨在追踪单个动态物体。在过滤检测结果与提供良好的场景覆盖范围之间需要取得平衡，这导致随着时间的推移，部分物体的重建结果会不断增加且变得杂乱。

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