LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM

В отличие от методов, рассмотренных выше, данный метод SLAM использует для построения карты полноцветные изображения, полученные с обычной камеры, имеющей один объектив. Вместо сопоставления точек LSD-SLAM использует выделение контрастных областей для получения карты глубины.

«Direct methods. Direct visual odometry (VO) methods circumvent this limitation by optimizing the geometry directly on the image intensities, which enables using all information in the image. In addition to higher accuracy and robustness in particular in environments with little keypoints, this provides substantially more information about the geometry of the environment, which can be very valuable for robotics or augmented reality applications» [57].

Алгоритм (см. рисунок 17, 18) состоит из трёх основных компонент [57]:

· Отслеживание (tracking).

The tracking component continuously tracks new camera images. That is, it estimates their rigid body pose with respect to the current keyframe, using the pose of the previous frame as initialization.

· Оценка карты глубины (depth map estimation).

The depth map estimation component uses tracked frames to either refine or replace the current keyframe. Depth is refined by filtering over many per-pixel, small-baseline stereo comparisons coupled with interleaved spatial regularization […] If the camera has moved too far, a new keyframe is initialized by projecting points from existing, close-by keyframes into it.

· Оптимизация карты (map optimization).

Once a keyframe is replaced as tracking reference — and hence its depth map will not be refined further — it is incorporated into the global map by the map optimization component. To detect loop closures and scale-drift, a similarity transform to close-by existing keyframes (including its direct predecessor) is estimated using scale-aware, directimage alignment.

В работе [11, 57, 58] ключевые кадры (keyframes) обозначаются как KF.

Рисунок 17 — LSD-SLAM. Алгоритм работы [58].

Рисунок 18 — Overview over the complete LSD-SLAM algorithm [57].

На рисунке 19 сопоставлены алгоритмы работы keypoint-based методов и direct (depth-based) метода LSD-SLAM.

Рисунок 18 — Разница между методами, основанными на поиске ключевых точек, и LSD-SLAM [58].

Данный метод позволяет строить высокодетализированные карты.

Впервые представленный в 2009;ом году, на 2015ый год [11] имеет реализацию в реальном времени на смартфоне. Также реализация LSD-SLAM имеет открытый код, представленный на сайте разработчика.