computer-vision - SLAM如何提取地标？

Question

在“ slam for dummies ”教程中，使用了激光扫描仪，并展示了两种地标提取方法。

但大多数实际的 SLAM 实现都是基于相机图像的。在这些应用程序中，如何提取地标？Durrant-Whyte 论文没有提到它，我也找不到包含地标提取的端到端演示项目。

Answer 1

通常地标是许多不同的显着特征，例如图像/帧中的斑点或角落。计算机视觉的显着特征本身就是一门艺术。有几十种不同的方法可以提取、描述和匹配这些特征（你显然需要在不同的帧中识别它们）。

维基百科有一个概述，在这里你可以看到一个在手机上运行的实用 SLAM 实现的视频（一些优秀大学的广告：）。

Answer 2

对于图像，他们使用SURF或ORB等特征匹配算法。ORB SLAM是最流行的开源 slam 解决方案之一，仅使用 ORB 特征提取。

Answer 3

在基于视觉的应用中，首先检测特征（兴趣点）。特征描述步骤仅检测显着特征，例如角点、斑点等，单独使用没有意义。特征描述符识别场景中的每个特征。从这一刻起，您可以选择您想要的地标作为地标，同时牢记您的 SLAM 算法。