Abstract-De flesta metoder för stereo visuell odometri rekonstruera rörelsen baserat på spårning av punkt funktioner längs en sekvens av bilder. Men i lågtexturerade scener är det ofta svårt att stöta på en stor uppsättning punktfunktioner, eller det kan hända att de inte är väl fördelade över bilden, så att beteendet hos dessa algoritmer försämras. I detta dokument föreslås en probabilistisk strategi för stereo visuell odometri baserad på kombinationen av både punkt- och linjesegment som fungerar robust i en mängd olika scenarier. Kamerans rörelse återvinns genom icke-linjär minimering av projektionsfelen för både punkt- och linjesegmentfunktioner. För att effektivt kombinera båda typerna av funktioner viktas deras tillhörande fel enligt deras matriser, beräknade från spridningen av Gaussiska fördelningsfel i sensormätningarna. Metoden, naturligtvis, är att beräkna dyrare att använda endast en typ av funktion, men fortfarande kan köra i realtid på en standarddator och ger intressanta fördelar, inklusive en enkel integrering i alla probabilistiska ramar som är vanliga i mobila robotik.
Ruben REF föreslog en probabilistisk metod för stereovisuell odometri baserad på kombinationen av punkter och linjesegment, som väger de tillhörande felen för punkter och linjesegment i enlighet med deras covariansmatriser.
Robust stereo visual odometry through a probabilistic combination of points and line segments
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}