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

为了提高增强现实/虚拟现实应用和视觉辅助检测系统的性能和效果，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本任务。然而，传统的vSLAM系统受到摄像机视野狭窄的限制，导致稀疏特征分布和缺乏密集深度信息等挑战。为了克服这些限制，本文提出了一种360ORB-SLAM系统，用于全景图像，并结合深度完成网络。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，并采用深度完成网络获取密集的全景深度图。在基于Carla构建的新型全景数据集上进行的实验结果表明，与现有的单目SLAM方法相比，所提出的方法具有更好的尺度精度，并有效地解决了特征关联和尺度模糊等挑战。深度完成网络的整合增强了系统的稳定性，并减轻了动态元素对SLAM性能的影响。

解决问题：本论文旨在解决传统vSLAM系统在相机视野狭窄的情况下，面临稀疏特征分布和缺乏密集深度信息等挑战的问题。

关键思路：本文提出了一种360ORB-SLAM系统，用于全景图像，并结合深度完成网络。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，并采用深度完成网络获得密集的全景深度图。与现有的单目SLAM方法相比，该方法实现了更好的尺度精度，并有效解决了特征关联和尺度歧义等挑战。深度完成网络的集成增强了系统稳定性，并减轻了动态元素对SLAM性能的影响。

亮点：本文在Carla数据集上进行了实验，证明了所提方法的优越性。论文提出的360ORB-SLAM系统在全景图像中提取特征点，生成稀疏深度信息，并采用深度完成网络获得密集的全景深度图。该方法的尺度精度比现有的单目SLAM方法更好，并有效解决了特征关联和尺度歧义等挑战。此外，深度完成网络的集成增强了系统稳定性，并减轻了动态元素对SLAM性能的影响。

相关研究：最近的相关研究包括：'ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras'，'Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM'，'Visual SLAM: Why Bundle Adjust?'等。