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#论文# ICRA 2023| 基于点平面图的高效视觉惯性导航
【Efficient Visual-Inertial Navigation with Point-Plane Map】
作者单位：美团 文章链接：Efficient Visual-Inertial Navigation with Point-Pl...
 在许多应用中，如微型飞行器物流、增强现实等，相对于全局先验地图进行准确、实时的全局位姿估计是必不可少的。假设一个纯稀疏的三维点地图可以提供环境的无结构表示，那么生成一个点-平面先验地图可以进一步建模环境拓扑结构，并为准确定位提供全局约束。
 为了实现这一点，我们提出了一个基于滤波器的大规模视觉惯性里程计系统，称为PPM-VIO，它利用点平面地图来校正累积漂移。我们的系统从具有语义信息的稀疏点云中检测共面信息，通过几何约束、语义约束和描述子约束实现精确的在线平面匹配。为了提高定位性能，我们在基于滤波器的估计器中有效地整合和构建了全局平面测量和点测量。在不同场景下采集的真实数据集上广泛验证了所提方法的有效性。实验结果表明，与单独使用点地图相比，利用先验地图中的平面信息可以获得更好的轨迹估计，并拓宽了先验地图在不同场景中的有效范围。
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1、实战：基于ORB-SLAM2的管道机器人圆柱约束的位姿估计
管道内单目视觉SLAM尺度漂移较明显，定位挑战很大。学完本项目，你可以动手做到：利用管道的圆柱形结构约束，基于ORB-SLAM2改进地图点位置估计，从而优化SLAM算法精度。详情点击 从小白到老手，我如何搞定管道机器人位姿估计？
2、快速入门多传感器融合SLAM：LVI-SAM
LVI-SAM是MIT团队的TixiaoShan等人开源的一个紧耦合的激光雷达视觉惯导SLAM系统，可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。哈工大博士带你学习，1个月的学习挑战赛，详情点击 MIT团队开源的这个激光雷达视觉惯导SLAM系统，太香了！
3、快速入门激光雷达惯性SLAM-FastLio2
FAST-LIO2是香港大学火星实验室（MARS）发表在IEEE-RAL和IEEE-TRO的两篇论文，是一种具有高计算效率、高鲁棒性的雷达惯性里程计（LIO）本课程中上海交通大学博士王泽霖推出为期1个月的学习挑战赛第2期，从原理到实战快速掌握，详情点击 香港大学开源的这个激光雷达惯性SLAM，太强了！
4、效果逼近LIO-SAM！带你实现激光雷达SLAM
本项目对ALOAM进行改进，融合众多新技术，ALOAM+ LINK3D + CSF + BALM，纯激光雷达SLAM效果逼近LIO-SAM。详情点击 我用纯LiDAR SLAM实现逼近LIO-SAM的效果，如何做到？

5、成都线下交流会，报名！
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