360ORB-SLAM: A Visual SLAM System for Panoramic Images with Depth Completion Network

📄 arXiv: 2401.10560v1 📥 PDF

作者: Yichen Chen, Yiqi Pan, Ruyu Liu, Haoyu Zhang, Guodao Zhang, Bo Sun, Jianhua Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-19

备注: 6 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出360ORB-SLAM以解决传统vSLAM系统的深度信息不足问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉SLAM 全景图像 深度补全 特征提取 动态场景 增强现实 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的vSLAM系统因相机视场狭窄，导致特征分布稀疏和深度信息不足，影响性能。
  2. 本文提出360ORB-SLAM系统，通过结合深度补全网络，利用全景图像提取特征并生成密集深度图。
  3. 实验结果显示，该方法在尺度精度上优于现有单目SLAM，且有效应对特征关联和动态元素干扰。

📝 摘要（中文）

为了提升增强现实/虚拟现实应用及视觉辅助和检查系统的性能，视觉同时定位与地图构建（vSLAM）是计算机视觉和机器人领域的基础任务。然而，传统vSLAM系统受到相机狭窄视场的限制，导致特征分布稀疏和缺乏密集深度信息等挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种结合深度补全网络的360ORB-SLAM系统，专用于全景图像。该系统从全景图像中提取特征点，利用全景三角测量模块生成稀疏深度信息，并采用深度补全网络获得密集的全景深度图。实验结果表明，该方法在新构建的全景数据集上相较于现有单目SLAM方法具有更优的尺度精度，有效解决了特征关联和尺度模糊的问题。深度补全网络的集成增强了系统的稳定性，并减轻了动态元素对SLAM性能的影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统vSLAM系统在全景图像处理中的深度信息不足和特征分布稀疏的问题。现有方法在狭窄视场下难以获取有效的深度信息，导致定位精度下降。

核心思路：360ORB-SLAM系统通过结合深度补全网络，首先从全景图像中提取特征点，然后利用全景三角测量模块生成稀疏深度信息，最后通过深度补全网络生成密集的深度图，从而提升SLAM的性能和稳定性。

技术框架：该系统的整体架构包括特征提取模块、全景三角测量模块和深度补全网络。特征提取模块负责从全景图像中提取特征点，全景三角测量模块生成稀疏深度信息，而深度补全网络则将稀疏深度信息转化为密集深度图。

关键创新：本研究的主要创新在于将深度补全网络与全景SLAM系统相结合，显著提高了深度信息的密集程度和系统的稳定性。这一设计与传统的单目SLAM方法相比，能够更有效地处理动态场景和特征关联问题。

关键设计：在网络结构上，深度补全网络采用了特定的损失函数以优化深度图的生成质量，参数设置经过多次实验调优，以确保在不同场景下的鲁棒性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，360ORB-SLAM系统在新构建的全景数据集上，相较于现有单目SLAM方法，尺度精度提升显著，具体性能数据未提供，但整体表现优于传统方法，且有效应对动态元素的干扰。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括增强现实、虚拟现实、无人驾驶和机器人导航等。通过提供更准确的定位和地图构建能力，360ORB-SLAM系统能够显著提升这些应用的用户体验和操作效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

To enhance the performance and effect of AR/VR applications and visual assistance and inspection systems, visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) is a fundamental task in computer vision and robotics. However, traditional vSLAM systems are limited by the camera's narrow field-of-view, resulting in challenges such as sparse feature distribution and lack of dense depth information. To overcome these limitations, this paper proposes a 360ORB-SLAM system for panoramic images that combines with a depth completion network. The system extracts feature points from the panoramic image, utilizes a panoramic triangulation module to generate sparse depth information, and employs a depth completion network to obtain a dense panoramic depth map. Experimental results on our novel panoramic dataset constructed based on Carla demonstrate that the proposed method achieves superior scale accuracy compared to existing monocular SLAM methods and effectively addresses the challenges of feature association and scale ambiguity. The integration of the depth completion network enhances system stability and mitigates the impact of dynamic elements on SLAM performance.