Key points are not available for this paper at this time.
Dans cet article, nous présentons un cadre multiagent pour des applications de reconstruction 3D à grande échelle en temps réel. Dans le SLAM, les chercheurs construisent et mettent généralement à jour une carte 3D après avoir appliqué des techniques d'optimisation de graphes de pose non linéaires. De plus, de nombreux systèmes multiagents utilisent couramment des informations d'odométrie provenant de capteurs supplémentaires. Ces méthodes impliquent généralement des algorithmes de vision par ordinateur étendus et sont étroitement couplées à divers capteurs. Nous développons une méthode générique pour les scénarios difficiles dans la cartographie 3D multiagent basée sur différents systèmes de caméras. Le cadre proposé fonctionne activement en termes de localisation de chaque agent après la première fermeture de boucle entre eux. Il est montré que le système proposé utilise uniquement des caméras monoculaires pour fournir une localisation multiagent à grande échelle en temps réel et une cartographie globale 3D. Sur la base de l'appariement initial, notre système peut calculer la différence d'échelle optimale entre plusieurs cartes 3D et ensuite estimer une transformation de pose relative précise pour la cartographie globale à grande échelle.
Bhutta et al. (ven,) ont étudié cette question.