Abstract-Detta arbete handlar om att matcha raka linjer mellan två stereo bildpar genom omprojektion. Medan vi kommer att fokusera på visuell odometri i området för samtidig kartläggning och lokalisering, teknikerna är också relevanta för monokulära och stereo 3D-objekt upptäckt och spårning. Vårt första bidrag är en anpassning av Iterative Closest Point-algoritm (ICP) till radernas domän. Vi hävdar att en naiv "Iterative Closest Line" härledning inte kan leverera liknande prestanda. I kontrast, vår roman Iterative Closest Multiple Lines (ICML) algoritm möjliggör effektiv linje matchning samtidigt som även minska mängden lokala minima under iterativ optimering med hänsyn till flera viktade matcher. Det andra bidraget är en snabb och robust hypothesize-andtest algoritm som kan fungera som en reserv för utmanande rampar där ren gradient-baserad optimering misslyckas. I flera olika texturerade scener visar vi robust prestanda, även i mycket glesa fall där beprövade funktionspunktsbaserade metoder misslyckas. Jämfört med kantpunkt ICP ser vi hastighetsförbättringar av mer än en storleksordning och minskad känslighet för lokala minima.
Därför föreslog Witt och Weltin REF 2013 den iterativa närmaste flera linjer (ICML) algoritm med viktmatchning kriterier för att hitta de optimala matchningar med hänsyn till kvarterslinjer, som kan tillämpas på svaga textur scener och gles punkt regioner med robusthet.
Robust stereo visual odometry using iterative closest multiple lines
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}