Abstract-Direct metoder för visuell odometri (VO) har vunnit popularitet för sin förmåga att utnyttja information från alla intensitet gradienter i bilden. Dock är låga beräkningshastigheter samt saknade garantier för optimalitet och konsekvens begränsande faktorer för direkta metoder, där etablerade funktionsbaserade metoder istället lyckas. Baserat på dessa överväganden föreslår vi en semidirect VO (SVO) som använder direkta metoder för att spåra och triangulera pixlar som kännetecknas av höga bildgradienter, men bygger på beprövade funktionsbaserade metoder för gemensam optimering av struktur och rörelse. Tillsammans med en robust probabilistisk djupuppskattningsalgoritm gör det möjligt för oss att effektivt spåra pixlar som ligger på svaga hörn och kanter i miljöer med liten eller högfrekvent struktur. Vi visar vidare att algoritmen enkelt kan utökas till flera kameror, att spåra kanter, att inkludera rörelse tidigare, och att möjliggöra användning av mycket stora synfält kameror, såsom fisköga och katadioptriska. Experimentell utvärdering av referensdataset visar att algoritmen är betydligt snabbare än den senaste tekniken samtidigt som den uppnår hög konkurrenskraftig noggrannhet. Index Terms-Robot vision, samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM).
Mer nyligen, Forster et al. REF introducerade också kantlar i kombination med intensitetshörn för att förbättra robustheten i miljöer med liten eller högfrekvent textur.
SVO: Semidirect Visual Odometry for Monocular and Multicamera Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}