時間：2017

作者：

實現條件：

??多agent+一中心服務器。每一個agent自帶單目攝像頭，中心服務器可與所有agent通信。agent沒有任何先驗知識。不考慮任何的傳輸延時所帶來的不良影響。

分工

??agent工作：采集數據+建立局部地圖+傳送數據
??服務器工作：place recognition(位置識別)，map fusion(地圖融合)，bundle adjustment(束調整)
??注：agent和server通信頻率不是固定的

物理結構：

??多資源有限無人機(配置單目攝像頭，單機ORB-SLAM2算法)+中心資源控制
??中心型相較于分布式優點(在節點資源有限情況下)：
????1）保持數據一致性、避免重復計算信息
????2）大計算任務/對時延不敏感任務交給server，資源有限初計算關鍵任務

理論結構：

??agent包括：
????1）VO：用來處理圖像信息，形成KF
????2）Communication：與server進行通信(幀的傳輸)
????3）Local map：通過VO方式自身維護局部地圖，設置最多k個KF，通過Trimming過程決定維護的k個KF(有緩沖區機制)
??server包括：
????1）agent Handler(數量同agent)：包括communication(幀的傳輸)和Intra-MapPlicae(匹配自身的Server Map)。解決數據傳輸和數據轉換的問題
????2）Global Map Stack：用于存儲每個agent的Server Map(初始化數量與agent相同)，單一agent反饋信息改進該agent對應的Server Map，多agent遇到特征點相同時Server Map彼此融合。
????3）Place Recognition Database：存儲所有agent采集的所有關鍵幀，用于進行匹配，為匹配數據庫(因agent資源有限，每個agent只能保存N個KF，而數據庫不限制)
????4）Inter-Map Place(匹配其他的Server Map, 匹配成功說明兩個Server Map可融合)
????5）Map Fusion：地圖融合模塊，操作對象是Server Map(兩層：單一agent融合，多agent融合)
????6）Global BA：對全局地圖進行優化。發生Global BA有兩種情況：(1)map fusion (2)檢測到回環。發生Global BA過程中傳輸來的KF不予考慮。

通信模型：

??1）server→agent
??2）agent→server→agent（當server識別到agent有共同特征時，利用已知的其他agent信息反饋給原agent）
??agent和server基于ROS的消息傳遞機制進行通信，對實時性沒有要求。無線網絡傳輸，連接時一切正常，agent和server斷開連接時不再交流。為了傳輸時減少loss，設置信息閾值，進行切割。
??agent發給server有確認接受機制，兩類信息：Ppred和Ppar，用當前信息用于確保agent上一個發給server的成功接受。對于server發給agent的信息不用確認接受機制

本文創新點及思想：

??提出了一種協同SLAM框架可實現更好的感知。試驗使用單目視覺SLAM完成，每個agent采集數據，數據以KF(keyframe關鍵幀)為數據結構基本單位。采集一幀后傳給server。由server做place recognition，如果從兩幀中提取到大量相同特征認為兩agent走過相同地方。用B的經驗傳給A，用A的經驗傳給B以實現agent之間的交流(同時發生)，強化agent的局部地圖完整。同時server處會進行一次BA(bundle adjustment，束調整)。利用兩幀數據強化全局地圖中這部分的細節。

實驗證明：

??上圖agentB(藍)形成自己的識別軌跡，agentA(黑)形成的軌跡被用于加強B的軌跡。可明顯看出左側紅色點分布更密集，說明此處B的缺失數據被A進行補齊。實現了更好的全局地圖。

備注：

??1.KF(Key Frame)和MP(Map Point)之間的關系？
??每次agent采集到的數據叫幀(frame)，tracking thread會決定frame是否為KF(Key Frame)。local map中將每個KF作為一個點，兩個KF若有多個匹配MP則將兩個KF進行連線，組成graph
??2.Trimming機制：若緩沖區為空，則取之前最新的k-1個KF+新到KF。若緩沖區滿，則優先排除(借助serve)從其余agent處傳遞來的KF，若排除全部其余agent仍大于K，按時間排列，扔掉舊的。k的大小看資源條件。越大越健壯
??3.server mapping分了三個步驟：(1)把KF送到三個操作KF的部分 (2)在KF和MP之間建立聯系 (3)進行KF rejection
??4.KF rejection：也叫redundarcy dectection，用于處理同一位置不同視角，減少KF的冗余度，以便更好的Global BA。不是全部情況都發生，只有需要Global BA的時候才有。思想是使server map越小越好
??5.Sim(3)-transformation發生情況有兩種：(1) agent發給server KF時，經過轉化進入server map stack (2)map merging時，兩個來自server map stack的map合并
??6.關于這篇文章還有一個擴展的版本：CCM-SLAM: Robust and Efficient Centralized Collaborative Monocular SLAM for Robotic Teams。兩篇文章的作者相同，這篇相比本文談到這個篇幅更多，介紹了更多的實現細節，沒有太多新的東西。本篇博客的內容一部分參考這個。

配套資料：

??源碼網址：https://github.com/VIS4ROB-lab/ccm_slam
??示例視頻網址：https://www.youtube.com/watch?v=L9rHht8fE5E

因作者水平有限，如有錯誤之處，請在評論區下方指出，謝謝！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《论文笔记》Multi-UAV Collaborative Monocular SLAM的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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