研究目的
提出一种具有表面优化的实时三维场景重建与定位系统，适用于机器人导航、增强现实和虚拟现实等应用。
研究成果
所提出的实时三维场景重建方法在相机位姿轨迹和表面重建方面表现良好，在精度和表面质量上优于现有最先进技术。未来工作包括集成惯性传感器和深度学习方法，以实现更快的图像模糊程度判断和相机位姿估计。
研究不足
当面对如白墙等无特征平面时，系统可能会丢失追踪。在评估图像序列以进行表面优化时，处理速度会降低。
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[IEEE NAECON 2018 - 美国电气电子工程师学会国家航空航天与电子会议 - 美国俄亥俄州代顿市 (2018年7月23日-2018年7月26日)] NAECON 2018 - IEEE国家航空航天与电子会议 - 基于表面优化的实时三维场景重建与定位
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[IEEE NAECON 2018 - 美国电气电子工程师学会国家航空航天与电子会议 - 美国俄亥俄州代顿市 (2018年7月23日-2018年7月26日)] NAECON 2018 - IEEE国家航空航天与电子会议 - 基于表面优化的实时三维场景重建与定位
DOI：10.1109/NAECON.2018.8556661
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
提出了一种具有表面优化的实时三维场景重建与定位系统。该系统利用移动机器人RGB-D图像的旋转和方向不变特征匹配及回环检测算法构建密集三维点云模型，并通过无线通信在基于GPU的计算机上实现高分辨率平滑网格模型。
作者：
Ruixu Liu，Tao Peng，Vijayan K. Asari，John S. Loomis
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