3D Foundation Model-Based Loop Closing for Decentralized Collaborative SLAM

Pierre–Yves Lajoie

doi:10.1109/LRA.2025.3609204

3D Foundation Model-Based Loop Closing for Decentralized Collaborative SLAM

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DOI：10.1109/LRA.2025.3609204

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分布式协同同时定位与地图构建（C-SLAM）技术通常难以识别地图重叠区域，因为机器人之间存在显著的观点差异。受近期3D基础模型进展的启发，这些模型能够在存在较大视角差异的情况下进行图像配准，我们提出了一种鲁棒性的闭环检测方法，利用这些模型建立机器人间的测量。与需要在中央地图中进行完整3D重建的资源密集型方法不同，我们的方法将基础模型集成到现有的SLAM流程中，实现了可扩展且鲁棒的多机器人地图构建。我们的贡献包括：1）将3D基础模型集成到分布式C-SLAM中，以可靠地估计单目图像对的相对位姿；2）引入鲁棒性的离群值缓解技术，这对这些相对位姿的使用至关重要；3）开发了专门的位姿图优化公式，以高效解决尺度模糊性问题。我们通过对比当前最先进的方法评估了我们的方法，结果表明在定位和地图构建精度上有所提升，同时在计算和内存效率方面取得了显著进步。这些结果突显了我们的方法在大型多机器人场景部署中的潜力。

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Multi-Robot SLAM

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