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3D Visual SLAM Based on Multiple Iterative Closest Point

机译：基于多个迭代最近点的3D Visual SLAM

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摘要

With the development of novel RGB-D visual sensors, data association has been a basic problem in 3D Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM). To solve the problem, a VSLAM algorithm based on Multiple Iterative Closest Point (MICP) is presented. By using both RGB and depth information obtained from RGB-D camera, 3D models of indoor environment can be reconstructed, which provide extensive knowledge for mobile robots to accomplish tasks such as VSLAM and Human-Robot Interaction. Due to the limited views of RGB-D camera, additional information about the camera pose is needed. In this paper, the motion of the RGB-D camera is estimated by a motion capture system after a calibration process. Based on the estimated pose, the MICP algorithm is used to improve the alignment. A Kinect mobile robot which is running Robot Operating System and the motion capture system has been used for experiments. Experiment results show that not only the proposed VSLAM algorithm achieved good accuracy and reliability, but also the 3D map can be generated in real time.
机译：随着新型RGB-D视觉传感器的发展，数据关联已成为3D视觉同时定位和制图（VSLAM）的基本问题。为了解决该问题，提出了一种基于多重迭代最近点（MICP）的VSLAM算法。通过使用RGB和从RGB-D相机获得的深度信息，可以重建室内环境的3D模型，这为移动机器人完成VSLAM和人机交互等任务提供了广泛的知识。由于RGB-D摄像机的视野有限，因此需要有关摄像机姿势的其他信息。在本文中，RGB-D摄像机的运动是在校准过程之后由运动捕获系统估算的。基于估计的姿势，可以使用MICP算法来改善对齐效果。运行机器人操作系统和运动捕捉系统的Kinect移动机器人已用于实验。实验结果表明，提出的VSLAM算法不仅具有良好的精度和可靠性，而且可以实时生成3D地图。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第10期|943510.1-943510.11|共11页
  • 作者

    Li Chunguang; Tao Chongben; Liu Guodong;

  • 作者单位

    Changzhou Inst Technol, Sch Comp & Informat Engn, Changzhou 213002, Peoples R China.;

    Suzhou Univ Sci & Technol, Sch Elect & Informat Engn, Suzhou 215009, Peoples R China.;

    Jiangnan Univ, Sch Internet Things Engn, Wuxi 214122, Peoples R China.;

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  • 正文语种 eng
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