Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping

Kimera是由Antoni Rosinol、Marcus Abate、Yun Chang、Luca Carlone等人于2020年提出的度量语义SLAM论文，发表在ICRA 2020上。该论文提出了一个开源的实时度量语义SLAM库，能够同时实现高精度的机器人定位、3D几何地图构建和语义分割，支持单目、双目和RGB-D多种相机模式。Kimera采用了基于VIO（视觉惯性里程计）的前端进行位姿估计，使用了基于DBoW2的闭环检测进行重定位，通过POSEGM和DISTMESH进行3D网格重建，使用了语义分割网络进行场景语义标注。Kimera是度量语义SLAM领域的重要开源库，被引用超过500次，其开源代码由MIT SPARK Lab维护，被广泛应用于机器人、AR/VR和自动驾驶等领域。