Stereokameror och täta stereomatchande algoritmer är kärnkomponenter för många robottillämpningar tack vare deras förmåga att direkt få täta djupmätningar och deras robusthet mot förändringar i ljusförhållanden. Men prestandan för tät djupuppskattning är starkt beroende av noggrann stereoextrinsisk kalibrering. I detta arbete presenterar vi areal-time markörless tillvägagångssätt för att erhålla högprecision stereo extrinsic kalibrering med hjälp av en ny 5-DOF (grader av frihet) och icke-linjär optimering på ett grenrör, som fångar observerbarhet egenskap av vision-endast stereokalibrering. Vår metod minimerar epipolära fel mellan rumsliga per-frame glesa naturliga funktioner. Det kräver inte temporal funktion korrespondenser, vilket gör det inte bara invariant till dynamiska scener och belysning förändringar, men också kunna köra betydligt snabbare än standard bunt justering-baserat tillvägagångssätt es. Vi introducerar en principiell metod för att avgöra om kalibreringen konvergerar till önskad noggrannhetsnivå, och genom online-experiment visa att vårt tillvägagångssätt uppnår en noggrannhetsnivå som är jämförbar med offline markörbaserade kalibreringsmetoder. Vår metod förfinar stereoextrinsic till den noggrannhet som är tillräcklig för block matchning-baserad tät skillnad beräkning. Det ger ett kostnadseffektivt sätt att förbättra tillförlitligheten hos stereovisionssystem för långsiktig autonomi.
Lina och Shen i REF presenterar en online markörlös metod, som använder 5-DOF och icke-linjär optimering för att kalibrera stereoextrinsic.
High-precision online markerless stereo extrinsic calibration
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}