

2. Fusion++的核心思想:范式轉變
Fusion++徹底改變了游戲規則。它不再將世界看作一個統一的幾何空間,而是將其看作由??背景??和??多個獨立的物體實例??組成的集合。
思想一:實例級表示 —— 為每個物體建立獨立的“數字孿生”
這是最核心的創新。Fusion++為場景中檢測到的??每一個物體實例??(例如,一把特定的椅子、一個特定的顯示器)都創建并維護一個??獨立的、局部的TSDF體積??。
- ??傳統SLAM子圖??:基于??傳感器移動??創建。當相機移動一定距離后,創建一個新的子圖來覆蓋新的空間區域。
- ??Fusion++ 子圖??:基于??語義實例??創建。每當檢測到一個新的物體(比如通過Mask R-CNN),就為它創建一個專屬的子圖。

思想二:解耦的姿態估計 —— 物體姿態 + 相機姿態
在傳統SLAM中,只估計一個姿態:??相機相對于全局地圖的姿態(Camera Pose)??。Fusion++引入了第二個關鍵姿態:??物體相對于全局地圖的姿態(Object Pose)??。
- ??Object Pose (T_W_O)??:描述每個物體實例在全局空間中的位置和方向。
- ??Camera Pose (T_W_C)??:描述相機在全局空間中的位置和方向。
這種??解耦??的表示具有巨大優勢:
- ??自然支持動態物體??:當一個物體被移動時,只需要更新它的 ??Object Pose (T_W_O)?? 即可。物體的模型本身(TSDF體積)保持不變。背景模型和其他靜態物體也完全不受影響。這從根本上解決了動態物體的“鬼影”問題。
(圖示:物體姿態和相機姿態被分別估計和優化)
思想三:基于語義的、分層的的數據關聯
在匹配時,Fusion++??絕不??進行暴力匹配。它采用了一種高效的分層策略:
- ??語義篩選??:當前幀檢測到一個“椅子”時,系統只會去已有的實例庫中尋找同為“椅子”的實例,瞬間排除了所有不相關的物體。
- ??幾何篩選??:利用視錐體剔除等技術,進一步排除那些不在當前相機視野內的“椅子”實例。
- ??外觀/幾何精細匹配??:對剩下的極少數候選實例,進行輪廓重疊度(IoU)、外觀相似度等計算,找到最匹配的實例。
這個過程高效且魯棒,是系統能實時運行的關鍵。
3. Fusion++ 的工作流程
- ??輸入??:實時的RGB-D圖像流。
- ??實例分割??:對每一幀RGB圖像使用2D實例分割網絡(如Mask R-CNN),獲得物體的邊界框、掩碼和語義標簽。
- ??數據關聯??:將檢測到的實例與已有的“實例級TSDF子圖庫”進行匹配(使用上述分層策略)。
- ??如果匹配成功??:將當前幀的深度數據融合到匹配到的實例子圖中,并優化該實例的物體姿態。
- ??如果匹配失敗??(一個新物體):為該實例創建一個新的TSDF子圖,并初始化其物體姿態。
- ??相機跟蹤??:同時估計相機相對于全局場景的姿態。
- ??全局優化(后端)??:當檢測到閉環(例如,再次看到同一個物體)時,在姿態圖中聯合優化所有物體姿態和相機姿態,以消除累計漂移。
. 核心思想的優勢總結
- ??生成真正的“物體級”地圖??:輸出是結構化的,包含語義信息,可用于高級任務(如“機器人,請拿起那個杯子”)。
- ??革命性的動態物體處理??:動態物體不再是問題,而是被自然地支持。
- ??提升SLAM的精度和魯棒性??:物體可以作為強大的閉環約束,優化相機軌跡。
- ??高效的內存和計算管理??:每個物體的TSDF體積是局部的、可控的。非活躍的物體可以被交換出內存。
- ??便于場景編輯和交互??:可以輕松地添加、刪除、移動場景中的物體。
生動的類比
想象一下重建一個樂高城堡的模型:
- ??傳統SLAM??:你用一大桶石膏把整個樂高城堡糊住,得到一個完整的、堅硬的石膏模型。你無法再移動里面的任何一個樂高小人。
- ??Fusion++??:你為城堡里的??每一個樂高部件??(每個人、每扇門、每輛車)都建立一個獨立的、精確的3D模型文件。整個城堡場景就是這些模型文件的集合,每個模型都有自己獨立的位置信息。你可以隨意移動一輛車,而完全不影響城堡的墻壁。
??總而言之,Fusion++ 的核心思想是SLAM領域的一次范式革命。它將SLAM的目標從重建“幾何”提升到了理解“物體”,為機器人感知、增強現實和數字孿生等領域提供了遠見卓識,指明了發展方向。?
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