发表于：2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9561164
作者：Xi Wang Univ Rennes, Inria, CNRS, Irisa, France
Marc Christie Univ Rennes, Inria, CNRS, Irisa, France
Eric Marchand Univ Rennes, Inria, CNRS, Irisa, France
翻译：幸运的石头
摘要
本文提出了一种使用单目相机进行密集平面重建的新型视觉 SLAM 方法：TT-SLAM。该方法利用基于平面模板的跟踪器 (TT) 来计算相机位姿并重建多平面场景表示。通过对超像素化区域支持的一组模板跟踪器进行聚类，同时估计多个单应性。与基于 RANSAC 的多单应性方法 [1] 相比，数据关联和关键帧选择问题由模板跟踪器的连续性处理。对所有单应性应用非线性优化过程以提高姿态估计的精度。实验表明，所提出的方法优于基于 RANSAC 的多单应性方法 [1] 以及其他密集方法 SLAM 技术，如 LSD-SLAM 或 DPPTAM，
介绍
