主要观点总结
本文提出一种基于ORB-SLAM2和TSDF的在线三维重建算法ORB-TSDF，通过光线碰撞检测和特征点法向量优化TSDF值，实现实时高精度三维重建。在ASL开源数据集上，相比于Voxblox、Voxfield和VDBblox，该方法在均方根误差、标准误差、均值误差、重建覆盖率、TSDF地图更新速率上均有所提升，平均更新速率达7.35ms/帧。实验表明，该方法能够实时构建高精度三维重建地图。
关键观点总结
关键观点1: ORB-TSDF算法
提出结合ORB_SLAM2与TSDF的ORB-TSDF系统框架，用于实时三维重建。
关键观点2: 光线碰撞检测融合策略
通过限制光线遍历特征点的数量，减少系统计算量，同时提升系统建图效率。
关键观点3: 特征点法向量优化TSDF值
利用特征点法向量信息优化体素投影距离，构建更精确的TSDF地图。
关键观点4: 实验结果
在ASL开源数据集和真实场景下，相比其他方法，ORB-TSDF算法在精度和实时性上均有提升，平均更新速率为7.35ms/帧。
关键观点5: 轻量化多机协同三维重建
通过回环检测融合子端地图，实现全局一致的三维重建地图。
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