Detection and line assciation on RGB-images for SLAM algorithms

Abstract

Использование линий в качестве ориентиров (выделяющихся на изображении объектов) может увеличивать точность SLAM-алгоритмов. На данный момент в большинстве SLAM-систем для детекции (выявления ориентиров) и ассоциации (сопоставления ориентиров на последовательных кадрах) применяются устаревшие алгоритмы, хотя в последние годы появилось множество работ. Выбрать оптимальные алгоритмы для использования в SLAM-системе проблематично во многом из-за отсутствия универсального бенчмарка (набора данных и метрик) для их оценки. В рамках данной работы будет предложен такой бенчмарк, а также с его помощью будет проведено сравнение существующих алгоритмов.

Using lines as landmarks can increase the accuracy of SLAM algorithms. At the moment, most SLAM systems for detection and association use outdated algorithms, although a lot of work has appeared in recent years. It is problematic to choose the optimal algorithms for use in a SLAM system, largely due to the lack of a universal benchmark (a set of data and metrics) for their evaluation. As part of this work, such a benchmark will be proposed, and it will also be used to compare existing algorithms.