Abstract-I detta papper undersöker vi följande problem: med tanke på bilden av en scen, vad är den bana som en robotmonterad kamera bör följa för att möjliggöra optimal tät djupuppskattning? Den lösning vi föreslår bygger på att maximera informationsvinsten över en uppsättning kandidatbanor. För att uppskatta den information som vi förväntar oss från en kamerapose, introducerar vi en ny formulering av den mätosäkerhet som står för scenens utseende (dvs. struktur i referensvyn), scendjupet och fordonet utgör. Vi demonstrerar framgångsrikt vår strategi i händelse av realtid, monokulära rekonstruktion från en mikroantenn fordon och validera effektiviteten av vår lösning i både syntetiska och verkliga experiment. Såvitt vi vet är detta det första arbetet på aktiv, monokulär tät rekonstruktion, som väljer rörelsebanor som minimerar perceptuella tvetydigheter som kan härledas av strukturen i scenen.
En särskilt intressant strategi är den genom REF, som beräknar, på samma sätt som oss, vägen genom att maximera informationsvinsten över en uppsättning kandidat banor, men i motsats till oss, anser strukturen på den utforskade ytan.
Appearance-based Active, Monocular, Dense Reconstruction for Micro Aerial Vehicles
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}