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

机译：基于图像特征的室内环境平面表面造型的SLAM

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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，我们专注于点云数据中的图像特征，以改善用于室内映射的同时定位和映射（SLAM）的鲁棒性。我们还专注于3D区域扫描仪以获取具有基于图像特征的反射强度图像的点云数据。我们的方法包括五步。首先，使用连续观点的飞行时间（TOF）相机获取点云数据。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，使用强度图像中的相应特征点估计相机旋转矩阵。最后，使用估计的旋转矩阵登记获取的点云数据。我们澄清了我们的方法可以通过我们在室内环境中的实验成功地整合点云数据。

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