AVP-SLAM論文復現代碼開(kāi)源：停車(chē)場(chǎng)自主代客泊車(chē)視覺(jué)SLAM框架

基于秦通等大佬的AVP-SLAM論文，對其進(jìn)行了代碼復現，并做了一些新的探索。代碼開(kāi)源在github上，開(kāi)源地址請訪(fǎng)問(wèn)：

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/liuguitao/AVP-SLAM-PLUS

先快速瀏覽下AVP-SLAM代碼復現版本的建圖及定位效果吧。建圖效果如下圖所示：

基于先驗地圖的定位效果如下圖所示：

建圖及定位的詳細效果可訪(fǎng)問(wèn)下面的視頻鏈接：

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.bilibili.com/video/BV11R4y137xb/

接下來(lái)將從AVP-SLAM-PLUS原理、仿真環(huán)境搭建、實(shí)驗結果、致謝等四部分進(jìn)行介紹。

1. AVP-SLAM-PLUS原理

AVP-SLAM的pipeline如下圖所示，摘自AVP-SLAM論文。

復現版本AVP-SLAM-PLUS的pipeline如圖所示

AVP-SLAM-PLUS是一款同時(shí)支持RGB相機和RGBD相機的自主泊車(chē)環(huán)視視覺(jué)SLAM系統。除了提供SLAM功能，該系統還支持基于先驗地圖的定位（這點(diǎn)AVP-SLAM也有）。

下面以環(huán)視RGB相機為例，介紹下AVP-SLAM-PLUS系統的工作流程：

當系統接收到環(huán)視相機發(fā)送的圖像（預先進(jìn)行圖像時(shí)間同步）后，依據IPM原理，轉化為鳥(niǎo)瞰圖點(diǎn)云。IPM原理可參考AVP-SLAM原論文。

將多個(gè)相機的鳥(niǎo)瞰圖點(diǎn)云拼接成一張點(diǎn)云后，將該點(diǎn)云與地圖進(jìn)行配準，求解當前幀機器人的位姿。配準方式可靈活選用NDT或ICP。

當較上一個(gè)關(guān)鍵幀運動(dòng)距離超過(guò)閾值時(shí)，創(chuàng )建新的關(guān)鍵幀，并將新關(guān)鍵幀的點(diǎn)云加入地圖中。

當系統執行完畢后，保存地圖到指定pcd文件中。

利用保存的地圖，即可進(jìn)行基于先驗地圖的重定位。

環(huán)視RGBD相機原理與RGB相機原理相似，僅在點(diǎn)云拼接原理上有所不同。環(huán)視RGBD相機利用相機外參，將其他相機的點(diǎn)云轉到同一個(gè)相機的坐標上，組成一幀環(huán)視的點(diǎn)云。

2. 仿真環(huán)境搭建

為了檢驗AVP-SLAM-PLUS系統的性能，使用gazebo仿真環(huán)境進(jìn)行實(shí)驗。仿真環(huán)境主要包括兩部分，小車(chē)模型和帶停車(chē)位的路面環(huán)境。

仿真小車(chē)借鑒了ros_exploring的開(kāi)源小車(chē)仿真模型。

路面模型借鑒了AVP-SLAM-SIM的開(kāi)源道路環(huán)境仿真模型。

3. 實(shí)驗

環(huán)視RGB相機建圖實(shí)驗效果如下

環(huán)視RGB相機基于先驗地圖重定位，實(shí)驗效果如下

4. 致謝

感謝秦通等大佬的研究工作，感謝ros_exploring和AVP-SLAM-SIM的開(kāi)源仿真環(huán)境。

最后，希望這項工作能拋磚引玉，SLAM領(lǐng)域越來(lái)越欣欣向榮。

文章轉自知乎；

原文鏈接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/452749801