• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition >Monocular SLAM with Locally Planar Landmarks via Geometric Rao-Blackwellized Particle Filtering on Lie Groups
【24h】

Monocular SLAM with Locally Planar Landmarks via Geometric Rao-Blackwellized Particle Filtering on Lie Groups

机译：单色猛击与局部平面的地标通过几何Rao-Blackwellized粒子过滤在谎言组上

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We propose a novel geometric Rao-Blackwellized particle filtering framework for monocular SLAM with locally planar landmarks. We represent the states for the camera pose and the landmark plane normal as SE(3) and S0(3), respectively, which are both Lie groups. The measurement error is also represented as another Lie group SL(3) corresponding to the space of homography matrices. We then formulate the unscented transformation on Lie groups for optimal importance sampling and landmark estimation via unscented Kalman filter. The feasibility of our framework is demonstrated via various experiments.
机译：我们提出了一种新的几何Rao-Blackwellized粒子过滤框架，用于各自的平面地标。我们分别代表相机姿势的状态和正常的地标平面为SE（3）和S0（3），这是谎言组。测量误差也表示为对应于相同矩阵的空间的另一个LIE组SL（3）。然后，我们通过Unscented Kalman滤波器制定对Lie Groups上的Uncented转换，以获得最佳的重要性采样和地标估计。通过各种实验证明了我们框架的可行性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号