c++获取系统pcm_论文笔记 | Kimera实时度量语义SLAM开源系统

论文地址

https://arxiv.org/abs/1910.02490v3

论文总结和摘要:

Kimera是一个开源的C++实时语义SLAM系统,提供了:

• 视觉惯性状态估计(VIO模块)

• 全局一致的相机轨迹估计(姿态图优化器 PGO)

• 用于快速避障的低延时的局部网格地图(轻量级的３D网格重建模块)

• 全局语义标注的3D网格地图(稠密的3D语义重建模块)

kimera使用相机图像和惯导数据来构建语义注释的3D环境网格.

和现有的视觉-惯导SLAM库(例如ORB-SLAM、VINS-Mono、OKVIS、ROVIO)比较,Kimera是模块化结构,支持ROS,在CPU上运行. 

如上图所示

• 图(a) 以IMU帧率进行视觉惯导状