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UniQuadric：未知刚体物体 3D 跟踪和轻量建模的 SLAM 后端
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该方法用于单个图像的三维立方体物体检测和多视图对象 SLAM，通过生成高质量的 cuboid 提议和新的对象测量的多视图束调整，联合优化相机、对象和点的姿态，提高了相机姿态估计和 3D 对象检测的准确性和鲁棒性。在 SUN RGBD 和 KITTI 上进行的实验证明了该方法的优越性。
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关键要点
- 该方法用于单个图像的三维立方体物体检测和多视图对象 SLAM。
- 通过生成高质量的 cuboid 提议和新的对象测量的多视图束调整，联合优化相机、对象和点的姿态。
- 提高了相机姿态估计和 3D 对象检测的准确性和鲁棒性。
- 从 2D 边界框和消失点采样中生成高质量的 cuboid 提议，并根据与图像边缘的对齐性进行评分和选择。
- 利用对象表示和运动模型约束来改善相机姿态估计，而不是将动态区域视为异常值。
- 在 SUN RGBD 和 KITTI 上进行的实验证明了该方法的优越性。
- 我们的 SLAM 方法在公共 TUM，KITTI 测距和自收集的数据集上实现了最先进的单眼相机姿态估计。
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