【第一视角】无GPU挑战跨楼层建图：一部相机搞定高精度、高鲁棒性的AI-slam建图

在这篇博文中，我们评估了适用于 OAK-D-W 的 VIO/SLAM 的因子感知 SDK。

这里有一个将购物中心映射到3D空间的快速演示：【第一视角】无GPU挑战跨楼层建图：一部相机搞定高精度、高鲁棒性的AI-slam建图_哔哩哔哩_bilibili

Factor Perception SDK

Factor Perception SDK 是一个第三方SDK（非OAK开发的），下面是其架构的示意图。它使用RTAB-Map进行SLAM，并使用HF-Net NN模型在边缘高效运行VIO。我们的评估是在SDK的1.1版本上进行的。

HF-Net

Factor Perception SDK在设备上运行 HF-Net NN 模型（论文的存储库，depthai-hf-net demo），这有助于将计算工作负载从主机计算机转移到相机。

Evaluation results

我们注意到， X/Y 漂移很小，但在商场视频中存在一些 Z 漂移，约为 1 米。如果只在平坦区域（例如仓库，而不是多楼层）操作，或者使用图像优化，可以通过在 SLAM 算法中添加 Z轴漂移约束来解决这个问题。