Key points are not available for this paper at this time.
카메라 기반 동시 위치 추정 및 맵핑(SLAM)에 lidar를 결합하는 것은 특히 야외 대규모 장면에서 전반적인 정확도를 개선하는 효과적인 방법입니다. 최근 저비용 lidar(예: Livox lidar)의 발전은 낮은 예산과 높은 성능으로 이러한 SLAM 시스템을 탐색할 수 있게 해줍니다. 본 논문에서는 Livox lidar의 독특한 기능을 탐색하여 시각 SLAM(ORB-SLAM2)에 Livox lidar를 적응시켜 CamVox를 제안합니다. Livox lidar의 독특한 스캔 패턴을 기반으로 제어되지 않은 장면에서 작동할 자동 lidar-카메라 보정 방법을 제안합니다. 긴 깊이 감지 범위는 더 정확한 맵핑에도 도움이 됩니다. CamVox와 시각 SLAM(VINS-mono) 및 lidar SLAM(LOAM)의 성능을 동일한 데이터셋에서 비교 평가합니다. 우리는 GitHub에 하드웨어, 코드 및 데이터셋을 오픈 소스했습니다.
Zhu et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.