会议: ICCV 2009
作者: Yong Zhao∗,1, Shibiao Xu†,2, Shuhui Bu1, Hongkai Jiang1, and Pengcheng Han1
单位: Northwestern Polytechnical University 西北工业大学
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摘要
SLAM技术最近取得了许多成功，并吸引了高科技公司的注意。然而，如何统一现有或新兴算法的接口，有效地进行速度、健壮性和可移植性的基准测试仍然是一个难题。本文提出了一个新的SLAM平台GSLAM，它不仅提供了评估功能，而且为研究人员快速开发SLAM系统提供了有用的工具。我们的 核心贡献是为研究和商业使用提供一个统一的、跨平台的、完全开源的SLAM接口，旨在在统一的框架内处理与输入数据集、SLAM实现、可视化和应用程序的交互。通过这个平台，用户可以通过插件的形式实现自己的功能，以获得更好的性能，进一步推动应用程序向SLAM的实际应用.
SLAM technology has recently seen many successes and attracted the attention of high-technological companies. However, how to unify the interface of existing or emerging algorithms, and effectively perform benchmark about the speed, robustness and portability are still problems. In this paper, we propose a novel SLAM platform named GSLAM, which not only provides evaluation functionality, but also supplies useful toolkit for researchers to quickly develop their SLAM systems. Our core contribution is an univer- sal, cross-platform and full open-source SLAM interface for both research and commercial usage, which is aimed to handle interactions with input dataset, SLAM implemen- tation, visualization and applications in an unified frame- work. Through this platform, users can implement their own functions for better performance with plugin form and fur- ther boost the application to practical usage of the SLAM
主要贡献
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为研究和商业应用提供了一个通用的、跨平台的、完整的开源SLAM平台，这超出了以前的基准测试。SLAM接口由几个轻量级的、无依赖关系的报头组成，这使得在一个统一的框架中，可以方便地与不同的数据集、SLAM算法和插件形式的应用程序进行交互。此外，还提供了JavaScript和Python 用于基于web和基于深度学习的SLAM应用程序。
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在提出的GSLAM平台中，引入了三个优化模块作为工具类，包括Estimator、Optimizer 和 Vocabulary。 Estimator 的目标是提供一组封闭形式的解算器，它覆盖了所有有趣的具有鲁棒样本一致性的案例（RANSAC）；Optimizer 旨在为流行的非线性SLAM问题提供统一的接口；Vocabulary 旨在通过多线程和SIMD优化为位置重新定位提供一个高效、便携的单词包实现。
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在一个统一的框架内实现并评估了现有数据集、SLAM实现和可视化应用的插件，未来可以更容易地集成新兴的基准或应用程序。
结果及图表
总结:
提供了完整的一套平台, 促进 VSLAM 开发对比和评测,