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標(biāo)題：View management for lifelong visual maps

作者：Nandan Banerjee, Ryan C. Connolly, Dimitri Lisin, Jimmy Briggs, and Mario E. Munich

來(lái)源：IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)，2019

編譯：楊雨生

審核：黃思宇，孫欽

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在基于圖的視覺(jué)SLAM系統(tǒng)當(dāng)中，觀測(cè)系統(tǒng)和閉環(huán)系統(tǒng)的時(shí)間復(fù)雜度是與地圖中存儲(chǔ)的場(chǎng)景（view）的數(shù)量相關(guān)的函數(shù)。一些算法，比如近似最近鄰搜索可以使這個(gè)函數(shù)達(dá)到亞線性的程度。盡管如此，隨著時(shí)間的推移，view的數(shù)量會(huì)不斷增加，終將會(huì)使系統(tǒng)的運(yùn)行速度和精度變得不可接受，特別是在計(jì)算力和內(nèi)存收到約束的SLAM系統(tǒng)當(dāng)中。但是不是所有的場(chǎng)景的重要性都是一樣的。有一些view很少被觀測(cè)到，這是由于view可能是在非正常光照條件下創(chuàng)建的，或者是由低質(zhì)量的圖像構(gòu)建而成，也有可能場(chǎng)景位置的外觀已經(jīng)發(fā)生了變化。對(duì)于這些view，可以將他們移除從而提高SLAM系統(tǒng)的表現(xiàn)。在本文中，作者提出一種在視覺(jué)SLAM系統(tǒng)中，去除這些view的方法，從而使系統(tǒng)在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)，依然能夠保持速度和精度。

圖1 機(jī)器人觀測(cè)到的場(chǎng)景中的一個(gè)view，紅色十字是檢測(cè)到的keypoint。

圖2 機(jī)器人運(yùn)行十分鐘后生成的圖結(jié)構(gòu)，其中青色倒三角形表示位姿節(jié)點(diǎn)，紅色，黃色和綠色的倒三角分別表示新觀測(cè)，稍微觀測(cè)和經(jīng)常觀測(cè)到的view 節(jié)點(diǎn)。

圖3 上圖顯示的是機(jī)器人在同一個(gè)環(huán)境中，不同的光照條件下運(yùn)行多次，隨著時(shí)間的推移，觀測(cè)到的view的個(gè)數(shù)在增加。

圖4 根據(jù)view分?jǐn)?shù)進(jìn)行裁剪后，環(huán)境中剩下的view的位置。圖中的view的位置是不均勻分布的。

圖5 在同樣的環(huán)境中，應(yīng)用最近鄰約束后，view的位置呈現(xiàn)均勻分布。

圖6 作者在不同的地圖上進(jìn)行了測(cè)試。

Abstract

The time complexity of making observations and loop closures in a graph-based visual SLAM system is a function of the number of views stored [1], [2]. Clever algorithms, such as approximate nearest neighbor search, can make this function sub-linear. Despite this, over time the number of views can still grow to a point at which the speed and/or accuracy of the system becomes unacceptable, especially in computation- and memory-constrained SLAM systems. However, not all views are created equal. Some views are rarely observed, because they have been created in an unusual lighting condition, or from low quality images, or in a location whose appearance has changed. These views can be removed to improve the overall performance of a SLAM system. In this paper, we propose a method for pruning views in a visual SLAM system to maintain its speed and accuracy for long term use.