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【24h】

Image Feature-based SLAM for Flat Surface Modeling in Indoor Environment

机译：基于图像特征的SLAM在室内环境中进行平面建模

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In this study, we focused on image features in point cloud data to improve robustness of simultaneous localization and mapping (SLAM) for indoor mapping. We also focused on 3D area scanner to acquire point cloud data with reflection intensity images for image feature-based SLAM. Our methodology consists of five steps. First, point cloud data are acquired using a time-of-flight (TOF) camera from continuous viewpoints. Second, intensity images are generated from point cloud data. Third, the feature points are estimated from reflection intensity images with feature descriptors. Fourth, camera rotation matrices are estimated using corresponded feature points in intensity images. Finally, acquired point cloud data are registered using the estimated rotation matrices. We clarified that our methodology can integrate point cloud data successfully through our experiments in indoor environments.
机译：在这项研究中，我们集中于点云数据中的图像特征，以提高用于室内地图的同时定位和地图绘制（SLAM）的鲁棒性。我们还专注于3D区域扫描仪，以获取具有反射强度图像的点云数据，以用于基于图像特征的SLAM。我们的方法包括五个步骤。首先，使用飞行时间（TOF）摄像机从连续视点获取点云数据。其次，从点云数据生成强度图像。第三，从具有特征描述符的反射强度图像估计特征点。第四，使用强度图像中的对应特征点估计摄像机旋转矩阵。最后，使用估计的旋转矩阵记录获取的点云数据。我们澄清说，通过在室内环境中进行的实验，我们的方法可以成功集成点云数据。

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