オンラインSLAM：いつでも自己キャリブレーションと自動変化検出

オンライン同時位置推定、マッピング、自己キャリブレーションのためのフレームワークが提示され、キャリブレーションパラメータの重要な変化を検出し、対処することができます。推定は定数時間で計算され、問題を要因分解しキャリブレーションの目的に最も情報量の多い軌道のセグメントに焦点を当てます。キャリブレーションパラメータに重要な変化が存在する確率を検出する新たな技術が提示されます。システムは再キャリブレーションを行うことができます。最大尤度の軌道と地図の推定は非同期かつ適応的な最適化を用いて計算されます。このシステムは事前情報を必要とせず、特別な動作やルーチンなしに初期化が可能であり、キャリブレーションパラメータの観測可能性が遅延する場合にも対応しています。システムは、途中で重要なズームイベントがある単眼データセットに対して非線形カメラモデルのカメラ内部パラメータをキャリブレーションするために実験的に検証され、未知の初期キャリブレーションパラメータにもかかわらず高い精度を達成します。自己キャリブレーションおよび再キャリブレーションパラメータは、キャリブレーションターゲットを用いて計算された推定値と密接に一致することが示されています。このシステムの精度は、重要な再キャリブレーションイベントが存在する中でも1%未満の移動距離誤差を達成するSLAM結果で実証されています。