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近年來，使用機器學習技術進行特征提取的基于調制解調器特征的SLAM越來越受到關注，并有望在幾乎所有機器人工作環境中超越傳統方法。這種方法利用經過訓練的網絡來學習關鍵點，從而增強可視化SLAM數據關聯的魯棒性。現代基于特征的SLAM也有望為實時映射生成可靠的感知圖，因為基于學習的特征點更具可重復性和均勻分布性。此外，這些局部特征可以用作神經對應網絡的輸入，以消除異常值，從而使姿態估計變得更加準確。另一方面，由于資源有限，無人機上的SLAM經常對計算構成限制。在這種情況下，基于特征的SLAM更相關，因為提取的興趣點可以稍后用于與分割和對象檢測相關的任務。

因此，提取特征點的方法在SLAM中起著關鍵作用。我們引入了一種名為SupSLAM的視覺慣性SLAM方法，該方法基于一種稱為超級點的新特征點的使用。這些特征點通過深度神經網絡從SLAM前端的輸入圖像中提取的。我們的SLAM前端只需要一個帶有IMU作為輸入的立體攝像頭。姿態估計由多狀態約束卡爾曼濾波器（MSCKF）進行，而軌跡可靠性則由后端運行的圖形優化過程維護。

系統架構

圖1 中顯示了表示我們的SLAM系統的圖表。該系統使用立體攝像頭作為輸入來提取環境特征。該相機配有IMU，用于測量線性加速度和角速度。然后通過前端和后端模塊處理來自輸入設備的數據。

圖1系統概述

前端從輸入數據中提取特征點，然后在左右攝像頭之間匹配它們以獲取深度信息。然后將這些信息提供給多態約束MSCKF，以估計無人機的3D姿態。另一方面，后端跟蹤關鍵幀中的要素，以執行映射一致性和軌跡估計的循環閉包過程。因此，前端表現為視覺慣性里程計（VIO），以提供無人機姿勢的實時估計，而后端則跟蹤并隨時間調整姿勢。

SLAM 中數據關聯的超級點

SuperPoint是一個完全卷積的神經網絡，它在單個正向傳遞和運行中計算2D特征點位置和描述符。在我們的工作中，我們只考慮特征點，以降低計算成本并保持匹配結果的一致性。所用超級點的體系結構如圖 2所示。

圖2超級點的模型架構

實驗設置

實驗數據是從框架尺寸為40cm x40cm的四軸飛行器中收集的。IMU更新速率為200 Hz。立體相機的基線為7厘米，分辨率為752x480，速度為每秒20幀。SLAM系統在C++中使用OpenVINS框架實現。OpenCV和庫用于圖像處理。為了實時性能，要跟蹤的視覺特征數限制為400個，當活動點數降至300以下時，將添加新的特征點。預訓練的深度神經網絡用于以752x480的分辨率從輸入圖像中提取特征。MSCKF中的時間窗口設置為3秒。在后端，每隔1.2米向姿勢圖添加新的關鍵幀。

數據準備

真實數據和合成數據都用于實驗。真實數據包括EuRoC數據集中名為MH3，MH4和MH5的三個最復雜的序列，其中無人機沿著機房飛行。合成數據包括兩個場景，分別代表一個農村農場和一個城市地區，這些場景是由我們從Ai rSim開發的工具集生成的，如圖3所示。

圖3用于實驗的農村農場和城市地區的綜合場景

評價指標

我們使用兩個指標進行性能評估，包括絕對軌跡誤差（ATE）和相對軌跡誤差（RTE）。計算ATE的方法是首先將估計的軌跡與地面實況對齊，然后測量它們之間的差異，如圖4a所示。RTE的計算方法是將估計的軌跡劃分為段dk然后將每個線段與地面實況軌跡對齊，以計算誤差，如圖4b所示。

圖4評估指標的圖示（a）絕對軌跡誤差和（b）相對軌跡誤差

SLAM結果

圖5 顯示了SuperPoint在三個場景中檢測到的特征點，包括城市地區、農村農場和機房，具有兩種不同的設置，即100個和400個特征點。可以看出，角落，邊緣，顏色變化等特征被很好地檢測到。此外，檢測到的特征分布在圖像中，因此算法對某些對象的依賴性較小。

圖5超級點檢測到的特征點圖6顯示了檢測到的特征點在左右圖像之間的對應關系。可以看出，大多數特征點都正確匹配，這意味著提取的深度信息是可靠的。

圖6超級點檢測到的特征點

在不同時間捕獲的兩個圖像幀之間的特征點的跟蹤Δt=0.3s如圖7a 所示。由于檢測到的特征點分布在圖像中，因此幀之間的共同特征點的數量得到了很好的維護，這對于穩定的SLAM非常重要。

圖7使用時差捕獲（a） FAST和（b）兩幀中的超級點的跟蹤結果Δt=0.3s

圖 8 顯示了LoopF數據集的SLAM結果，其中無人機在農村農場上空飛行兩輪。可以看出，最終估計的軌跡（紅線）即使在近500米的長距離上也能很好地跟蹤地面實況軌跡（黃線）。

圖8LoopF數據集的無人機軌跡包括地面實況軌跡（黃線）、前端估計（綠線）和后端估計（紅線）

結果比較

為了進一步評估我們方法的性能，我們與OpenVINS 進行了比較，OpenVINS是一種最先進的SLAM系統，使用FAST進行特征提取。圖9顯示了FAST檢測到的特征點。與SuperPoint不同，這些特征點集中在某些對象（如植物、房屋或機器）周圍。因此，當物體移出場景時，不同時間拍攝的圖像幀之間的共同特征點數量顯著減少，如圖7b所示。這個問題反過來又會影響SLAM的結果。