多摄像头间接视觉定位与导航的非重叠多摄像头 SLAM

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究论文提出了一种使用多个 RGB-D 相机进行视觉同时定位与建图（SLAM）的新方法，名为 Multicam-SLAM。该方法通过从多个角度捕捉更全面的空间信息，显著提高了 SLAM 系统的鲁棒性和准确性。MultiKeyframes 结构和并行 SLAM 线程保证了有效和准确的姿态估计和建图，实验结果证明了该方法相比传统的单相机 SLAM 系统具有更高的准确性和鲁棒性。

本文介绍了一种利用RGB-D图像序列进行协作式SLAM系统，包括前端和后端模块，采用基于神经元的三维场景表示方法，并提出了分布式至集中式学习策略和全局优化框架。实验证明该方法在相机跟踪和地图生成方面具有优势。

RGB-D图像序列 全局优化框架 分布式学习策略 协作式SLAM系统 神经元
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