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SLAM還是存在許多開放性的問題

新機(jī)器視覺 ? 來源:計(jì)算機(jī)視覺聯(lián)盟 ? 作者:計(jì)算機(jī)視覺聯(lián)盟 ? 2021-06-18 10:40 ? 次閱讀

又到了每周組會(huì)的時(shí)間了,這周主要是收集了現(xiàn)在領(lǐng)域當(dāng)中SLAM存在的一些開放性問題以及在學(xué)習(xí)SLAM14講。

之前說要做SLAM,實(shí)際上連SLAM現(xiàn)在發(fā)展得怎么樣,有什么瓶頸,目前有什么已經(jīng)落地的產(chǎn)品實(shí)際上都不了解,所以這一周除了上課的時(shí)間(PS:課是真的多,我說我周一6節(jié),周二4節(jié),周三六節(jié),周四兩節(jié),周五4節(jié),還有一大堆作業(yè),這學(xué)期的作業(yè)還一大堆仿真題,現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理有點(diǎn)難啊。留給科研的時(shí)間不多了)。

在收集資料的過程當(dāng)中,也認(rèn)識(shí)了好多大牛,先整理一波材料的來源:

會(huì)議:

RSS,ICRA,CVRR.ECCV.。.

論文:

[1]Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age

[2]The SLAM problem: a survey

[3]Simultaneous Localization and Mapping : A Survey of Current Trends in Autonomous Driving(未看,IEEE Transactions on intelligent vehicles)

[4]A Survey of the State-of-the-Art Localization Techniques and Their Potentials for Autonomous Vehicle Applications

(聽說列了論文不列出來哪個(gè)會(huì)議,屬于哪個(gè)類就是耍流氓,先耍以下流氓,下次看的論文會(huì)附上),例如這個(gè)樣子:

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工作坊

ICCV Workshop (Workshop的東西短小精悍)

實(shí)驗(yàn)室

慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM),麻省理工大學(xué)(MIT),帝國理工大學(xué)(IDG),卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(CMU),德國弗萊堡大學(xué)(Freiburg) , 西班牙薩拉戈薩大學(xué)(Zaragoza)

從閱讀的內(nèi)容來看,包括了講解SLAM這30年的發(fā)展歷史,以及視覺SLAM的15年,接下來又拋出一些開放性問題等待各位工作于SLAM人士的智慧來解決。

dc6e481a-cf68-11eb-9e57-12bb97331649.jpg

John Leonard 大神從這30年的文章中,每年選取一兩篇具有代表性的文章,或者產(chǎn)品,或者書籍,來描述SLAM的發(fā)展,讓我們開始把

1999 A Solution to the Simultaneous Localization and Map Building Problem(Dissayanake,Newman,etal.)

1999 Loop-Closing – Gutmann and Konolige

2000 Probabilistic Algorithms and the Interactive Museum Tour-Guide Robot Minerva – Thrun et al

2001 Optimization of the Simultaneous Localization and Map Building Algorithm for Real Time Implemention (Guivant and Nebot)

2002 Real-time SLAM using laser Paul Newman (ICRA 2002) MIT 這個(gè)機(jī)器人看起來已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)定位

2002 Montemerlo and Thrun, FastSLAM (FastSLAM: A Factored Solution to the Simultaneous Localization and Mapping Problem, AAAI 2002 )

2003 An Atlas Framework for Scalable Mapping (Bosse) ICRA

2004 Vision-based SLAM using Poses and Images (Ryan Eustice and Hanu Singh) 做導(dǎo)航船的,相機(jī)做約束

2005 Probablistic ROBOTICS Thrun, Burgard and Fox, MIT Press

2006 Smoothing and Mapping(SAM)因子圖要誕生了,剛下載了他們程序,想下周看看

2007 A Tree Parameterization for Efficiently Computing Maximum Likelihood Maps using Gradient Descent (沒看懂他的重要) rss2007

2007 Parallel Tracking and Mapping (PTAM)Klein and Murray 【ISMAR最佳論文獎(jiǎng)】 2015年的ORB-SLAM前身

2008 FrameSLAM: From Bundle Adjustment to Real-Time Visual Mapping (Konolige and Agarwal)

2009 FAB-MAP: Probabilistic Localization and Mapping in the Space of Appearance Mark Cumminsb and Paul Newman (這個(gè)之后再看看是啥)

2010 Sibley et al. – Relative Bundle Adjustment/VSLAM

2011 KinectFusion – Izadi, Necombe et al.

2012 KinLnuous (Whelan, McDonald et al.) Extension pf KincectFusion (RSS 2012 RGB-D Workshop)

2013 SLAM++ CVPR2013最佳論文好像

2013 KinLnous Processing Pipeline (“Cloud Slices” connected to pose graph SLAM optimization) 這個(gè)后面可以看下

2014 Google Tango - Journey Pollefeys et al.(之前聽老師講有創(chuàng)業(yè)公司想做這種視覺手持SLAM,然后還要拿得直力拿著,這兩天看到Tan‘go,想著這不久是Tango嘛,而且Tango還可以晃動(dòng)呢)

2015 Kintinuous with Stereo – Walking over Stairs

我看來,vslam得發(fā)展也就是從MonoSLAM-》PTAM-》圖優(yōu)化SLAM-》ORB-SLAM為代表的現(xiàn)代slam,其中可能還有許多內(nèi)容,不過這些開源SLAM一定程度上體現(xiàn)了SLAM發(fā)展過程了。..。

關(guān)于SLAM是否被解決,如果是針對(duì)某一場景,特定的任務(wù),可以說SLAM已經(jīng)被解決,但是如果我們是說任何環(huán)境,那么SLAM還是存在許多開放性的問題的。

vSLAM 現(xiàn)有的產(chǎn)品有:Google Tango ,Microsoft HoloLens, ARKit,ARCODE等等

vSLAM現(xiàn)在存在的問題有:

Life-long SLAM(如何實(shí)現(xiàn)長距離的SLAM呢)

Map Representation (地圖應(yīng)該怎么表示,畢竟計(jì)算資源有限)

Large-Scale(特征和超大地圖怎么進(jìn)行匹配)

多機(jī)SLAM(如果要探索一塊區(qū)域,多個(gè)機(jī)器人繪制的地圖如何形成全局一致性地圖呢)

對(duì)于vslam,會(huì)存在這些問題,光照變化,天氣情況,以及季節(jié)變化,導(dǎo)致路面情況發(fā)生很大的變化,如果這時(shí)候做特征匹配的話,就會(huì)失敗。目前的解決方案有SeqSLAM-》Fast SeqSLAM -》Semantic Enhanced SLAM

以上大概就是SLAM領(lǐng)域中開放的問題的。

哎,今天說了這些問題,老師問那你想做哪個(gè)問題,我還真的懵逼了,我也不太清楚,本來只是想做了傳感器融合水以下論文的,不過老師好像要我們能夠解決這個(gè)領(lǐng)域中的某個(gè)特定的問題,現(xiàn)在也還沒想法,噗噗噗,感覺都挺難的。結(jié)合New傳感器,其實(shí)效果也不一定會(huì)提升,水水水~~~

提問:如果是你的話,你會(huì)怎么處理這些問題呢?

想法是:先把圖像進(jìn)行增強(qiáng),然后再做特征匹配。對(duì)于有霧的情況,先進(jìn)行去霧再進(jìn)行匹配,去霧算法好像何凱明有篇論文做的效果非常好。這些開放性的問題值得我們平時(shí)沒事就思考思考。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:探討 | 目前SLAM存在的問題

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