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

pairwise consistent measurement pcm算法

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模块化结构,支持ROS,在CPU上运行. 

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如上图所示

  • 图(a) 以IMU帧率进行视觉惯导状
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