CVPR 2020 SLAM挑战赛冠军方案解读,搞定超难数据集TartanAir

极市导读
在CVPR 2020 SLAM挑战赛上,旷视研究院参赛团队获得了两个赛道的冠军。本文分享了他们采用的技术方案,并介绍了旷视SLAM机器人研究进展。









技术方案
1.Mono Track

用 COLMAP 作为 baseline 方法

用 SuperPoint 和 SuperGlue 进行特征提取和匹配

根据环境进行动态阈值调整

Loop detection via BoW and geometric validation



2.Stereo Track

由于 COLMAP 不支持双目,首先将 COLMAP 改成双目的 COLMAP,主要添加了COLMAP 中双目的初始化,双目匹配,以及适配于双目的 BA。流程图如下:

跟单目的做法一样用 SuperPoint 和 SuperGlue 进行特征提取和匹配 同时使用 SIFT 特征点和 SuperPoint 特征点进行 Mapping
其他做法跟单目相同。


总结


延伸阅读:旷视SLAM机器人
MegBot-S800 AMR
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