A Monocular SLAM System Leveraging Structural Regularity in Manhattan World

摘要
曼哈顿世界的结构特征能提供有用的场景几何信息，如平行、正交和共面关系。通过对这些结构特点的充分利用，本文提出了一种新的单目SLAM系统，能够提供准确的相机位姿估计和3D地图。所提出的的系统的最重要贡献是提出了基于结构特征的优化模块，其包含了三种新的优化策略。

首先，提出了一种利用3D直线的平行和正交性的旋转优化的策略。提出了一种用全局绑定的方法来对相机的绝对旋转姿态进行准确的估计。然后我们提出了一种计算相对旋转的方法，来进一步细化绝对旋转。

其次， 提出了一种利用共面性的平移优化策略。共面特征能有效地被辨识，我们利用统一模型来对共面点和线进行相对平移的估计，并用其优化全局平移。

第三，提出了一种同时利用平行、正交和共面的3D直线优化策略，使得能够在低计算复杂度下生成包含结构线分割的精确3D地图。我们在人工设计的环境下进行了实验，结果表明本文提出的单目SLAM系统在准确度和鲁棒性上优于目前顶尖的单目SLAM系统。