Kimera实时重建的语义SLAM系统
Kimera实时重建的语义SLAM系统
Kimera是C++实现的一个具有实时度量的语义SLAM系统,使用的传感器有相机与IMU惯导数据来构建环境语义标注的3D网格,Kinera支持ROS运行在CPU上的高效模块化的开源方案。包含了四个模块:
快速准确的视觉-惯导里程计VIO流水线(Kimera-VIO)
基于鲁棒位姿的图优化完整SLAM实现(Kimera-RPGO)
单帧和多帧3D网格生成器(Kimera-Mesher)
语义标签的3D网格生成器(Kimera-Semantics)
github:https://github.com/MIT-SPARK/Kimera
摘要
论文提供了一个开源的C++库,用于实时度量语义视觉惯性同时定位和构图系统(SLAM)。该库超越了现有的视觉和视觉惯性SLAM库(如ORB-SLAM、VINSMono、OKVIS、ROVIO),在3D环境中中实现了网格重建和语义标记。Kimera的设计考虑了模块化,它有四个关键组件:用于快速准确状态估计的视觉惯性里程计(VIO)模块、健壮的姿态图全局轨迹估计优化器、快速网格重建的轻量级三维网格模块和密集三维度量语义重建模块。这些模块可以单独运行,也可以组合运行,因此Kimera可以很容易被修改单独作为VIO或完整的SLAM系统。Kimera是基于ROS的在CPU上实时运行,从语义标记的图像中生成一个三维度量语义网格,可以通过现代的深度学习方法获得。我们希望Kimera提供的灵活性、计算效率、健壮性和准确性将为未来的度量语义SLAM和感知研究奠定坚实的基础,并允许研究人员跨多
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