まとめ
近年、視覚センサーを中心とした同時測位・マッピング（SLAM）方式が広く注目され、研究されていますが、測位のリアルタイム性と精度を考慮すると、一定の視覚計算と地図の更新頻度を保証する必要があり、コンピューティングとストレージの需要が高く、リソースが限られているプラットフォームでは、プロジェクトの反復的な更新によりサポートが失われます。したがって、ARM同形プロセッサ用の単眼視覚SLAM方式が研究されています。この方法では、最初に純粋な視覚に基づいてスケールフリーの初期マップを構築し、IMU 測定データを絶対スケールに合わせて視覚スケール係数を解決します。次に、走行速度を向上させる高速追跡戦略を提案します。最後に、バックスケールのスケールを決定します。最終的な最適化問題はスライディング ウィンドウ アルゴリズムによって制限され、エッジ プッシュと履歴データのデータ統合がタイムリーに実行され、長期実行時のローカル コンピューティングとストレージの急増を効果的に回避します。TUM 視覚慣性航法データセットの実験では、ORB-SLAM3 手法と比較して、Raspberry Pi 上でのこの手法の平均計算速度が 69.29% 向上し、絶対軌道誤差がより低いことが示されています。地図データのオフライン ストレージは、組み込みシステム プラットフォームでビジュアル SLAM を適用するための効果的な方法です。
0はじめに
測位と地図構築の同時実行 (同時位置特定とマッピング、