arXiv cs.RO 机器人学· Tom\'as Santucci, Mateo de Mayo, Daniel Cremers, Taih\'u Pire·· 5 小时前精选AI 评分62
RootSLAM：面向多相机视觉惯性 SLAM 的平方根 Bundle Adjustment 方法
RootSLAM: Square Root Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM
AI 导读
RootSLAM 是一个基于 Basalt 构建的多相机视觉惯性 SLAM 系统，精度与最先进方法相当，运行速度最高快 20 倍。作者将结构从运动中的平方根 bundle adjustment 形式改造到多相机视觉惯性 SLAM 场景，通过利用系统位姿图的新重构让全局优化器以单精度浮点运行，性能翻倍。
推荐理由
论文给出平方根BA在多相机视觉惯性SLAM中的改造思路与20倍提速数据，关注SLAM工程落地的读者可评估其资源受限场景价值。
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