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#论文# 腾讯XR Vision实验室发布HILTI SLAM CHALLENGE 2023获奖方案 MAVIS：基于SE2 (3)的精确IMU预积分的多相机增强视觉-惯性SLAM

【MAVIS: Multi-Camera Augmented Visual-Inertial SLAM using SE2(3) Based Exact IMU Pre-integration】

榜单主页：https://hilti- challenge.com/leader- board- 2023.html

demo: https://youtu.be/Q_jZSjhNFfg

文章链接：http://arxiv.org/abs/2309.08142

我们提出了一种新的基于优化的视觉惯性SLAM系统，该系统适用于多个部分重叠的相机系统，命名为MAVIS。我们的框架充分利用了多相机系统的大视场和惯性测量单元( IMU )提供的米级尺度测量的优点。我们提出了一种基于SE2 ( 3 )自同构的指数函数的改进IMU预积分公式，可以有效地增强快速旋转运动和延长积分时间下的跟踪性能。

此外，我们还将传统的用于单目或立体设置的前端跟踪和后端优化模块扩展到多相机系统，并介绍了在具有挑战性的场景中有助于提高系统性能的实现细节。我们在公共数据集上的实验支持了我们方法的实际有效性。在Hilti SLAM挑战赛2023上，我们的MAVIS以1.7倍于第二名的成绩获得了所有视觉IMU轨道(单次和多次SLAM)的第一名。

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腾讯发布SLAM Changenge 2023获奖方案！多相机视觉——惯性SLAM