Översikt Tillkomsten av RGB-D-kameror ledde till intensiv forskning för att utveckla pipelines för att uppskatta självrörelse med hjälp av samtidigt djup och visioner [1, 2, 3]. De senaste metoderna [2] kan ge exakta rörelseuppskattningar i realtid för korta förskjutningar mellan på varandra följande ramar. Men, och eftersom de använder en differentiell registreringsmetod, försämrar prestandan i närvaro av dynamiska scener och / eller breda baslinjer. Situationer med bred baslinje uppstår ofta på grund av hög sensorhastighet eller ökad bildupplösning, med ramar tar mer tid att förvärva och / eller processa. Denna artikel beskriver en ny odometrialgoritm för RGB-D-kameror som utforskar det faktum att inomhusmiljöer domineras av plana ytor. Uppskattningen av den relativa posen mellan ramar är kastad som ett plan registrering problem som elegant kan formuleras i den dubbla projektiva 3D utrymme som den successiva uppskattningen av en global rotation och projektiv skalning. Den relativa posen mellan bildpar förfinas sedan genom att minimera det fotometriska felet i en uppsättning plana fläckar. Medan state-of-the-art metoder använder temporal information och rörelse före för att genomdriva smidiga banor, vi återställa kameran rörelse genom att sätta ihop pairwise uppskattningar utan att använda någon global optimering steg. Flera experiment med verkliga data visar att denna naiva metod är lika exakt som den senaste DVO-algoritmen [2] när baslinjen är liten och ger betydligt bättre rörelseuppskattningar för stora baslinjer och/eller dynamisk förgrundsinformation. Dessa resultat tyder på att planet funktioner kan vara ett fördelaktigt alternativ till punkt funktioner i syfte att visuell odometri med hjälp av RGB-D sensorer. Beskrivning av rörledningen Med tanke på två motsvarande uppsättningar av 3 plan är det möjligt att beräkna den relativa ställningen på ett slutet sätt. Problemet kan vara att hitta rotationen R och översättning t sådan att verifiera, där s är plan i den första respektive andra referensramen, respektive i homogen representation. Att veta att punkter och plan är dubbla enheter i 3D, ekvation (1) kan ses som en projektiv omvandling i P 3 * som kartor punkter Π s. Det kan visas att R och t kan bestämmas separat. Planer är initialt segmenterade och rekonstrueras med hjälp av samtidigt djup och färginformation. Djupinformationen används i ett RANSAC-ramverk för att föreslå planhypoteser, följt av ett flygsammanslagningsförfarande [4]. Vi avvisar flygplan som motsvarar små segment, och re-run RANSAC för att få den slutliga planuppskattningar. Istället för att uttryckligen matcha plan mellan ramar använder vi ett hierarkiskt schema där motsvarande uppsättningar med fler plan väljs först. Minst tre plan som inte är parallella är nödvändiga för beräkning av R och t. Situationer där detta inte verifieras upptäcks och vid tvetydighet används de absolut nödvändiga punktmatcherna för att få en första uppskattning. Med tanke på den initiala pose uppskattningen använder vi en fotokonsistens ram för att förfina kamerans rörelse- och planparametrar. Vi optimerar rörelse- och planparametrarna genom att minimera kostnadsfunktionen där w(q f ; p) är en 2D warpningsfunktion och p den warpningsparametervektor som kodar 3 parametrar för kamerarotation, 3 för översättning och 3 för planets struktur. För robusthet mot en bullrig kamerarörelseinitiering använder vi ett grovt-till-fint registreringsramverk. Figur 1: 3D-rekonstruktion för en dynamisk datauppsättning. Figuren visar 3D-rekonstruktionen som beräknas med 1 a) vår metod med optimering, och 1 b) DVO-metoden. Kvaliteten på 3D-rekonstruktionen indikerar att vår algoritm är mer robust än DVO för scener med dynamisk rörelse. Figur 2: Stängningsförsök med N = 59 bilder. 2 a) visar några bilder av sekvensen och 2 b visar de uppskattade banorna. Vår algoritm gör det möjligt att hålla en tillförlitlig kursuppskattning, med en konsekvent smidig övergång mellan ramar. DVO-metoden avviker efter det första paret ramar, vilket ger en felaktig bana. Vi drar slutsatsen att flygbaserad registrering för relativ kamerarörelse uppskattning är fördelaktigt när det gäller punktbaserad registrering eftersom: (i) plan-primitiv har en mer global karaktär, vilket hjälper till att undvika lokala minima frågor, (ii) scener ofta domineras av stora plan, tillåter korrespondenser mellan breda baslinjeramar, (iii) plan primitiva är typiskt i den statiska bakgrunden, förbättra odometri robusthet till möjlig dynamisk förgrund, och (iv) det faktum att antalet plan-funktioner är mycket mindre än punkt-funktioner, gynnar snabbare korrespondens och skalbarhet under ökande bildupplösning. Vi visar att vår algoritm överträffar [2] för stora baslinjer, samtidigt som vi behåller liknande prestanda för små baslinjesekvenser.
REF föreslog en ny visuell odometri metod som använder både djup- och färginformation för relativ pose uppskattning mellan på varandra följande ramar.
Plane-based Odometry using an RGB-D Camera
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}