Många av de nuvarande visuella odometrialgoritmer lider av vissa extrema begränsningar såsom kräver en hög mängd beräkningstid, komplexa algoritmer, och inte arbetar i stadsmiljöer. I detta dokument presenterar vi en strategi som kan lösa alla ovanstående problem med hjälp av en enda kamera. Med hjälp av plana rörelseantaganden och Ackermanns rörelseprincip konstruerar vi bilens rörelsemodell som en cirkulär plana rörelse (2DOF). Sedan använder vi en 1-punktsmetod för att förbättra Ransac-algoritmen och den relativa rörelseuppskattningen. I Ransac-algoritmen använder vi en 1-punktsmetod för att generera hypotesen och sedan använda Levenberg-Marquardt-metoden för att minimera den geometriska felfunktionen och verifiera inliers. I rörelseuppskattningen kombinerar vi 1-punktsmetoden med en enkel minimaliseringslösning för att hantera fall där endast ett fåtal funktionspunkter finns. 1-punktsmetoden är nyckeln till att snabba upp vår visuella odometri tillämpning på realtidssystem. Slutligen, en Bundle justering algoritm antas för att förfina pose uppskattning. Resultaten från verkliga datauppsättningar i urbana dynamiska miljöer visar hur effektiv vår föreslagna algoritm är.
I arbetet REF N. V. Cuong och medförfattare bekräftade resultaten av D. Scaramuzza och presenterade också ett system som använder bunt justering för att förfina den relativa rörelse uppskattningen.
1-Point Ransac Based Robust Visual Odometry
{'venue': 'Journal of Positioning, Navigation, and Timing', 'journal': 'Journal of Positioning, Navigation, and Timing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}