ABSTRACT Som svar på den snabba attitydförändring i komplexa situationer som skarpa svängar och kamerajitter, visuell odometri/visuell samtidig lokalisering och kartläggning (VO/VSLAM) kräver ofta en hög kamera bildhastighet. Kamerans höga bildhastighet utgör dock en stor utmaning för VO/VSLAM i realtid, särskilt när fordonet färdas längs en relativt plan bana som kräver högre realtidsprestanda. Därför föreslår vi i detta dokument en automatisk metod för val av nyckelram baserat på fordonets rörelsetillstånd, som kan minska data redundansen och förbättra VO/VSLAM:s/VSLAM:s prestanda i realtid och robusthet. Först, en pyramid-lagered Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algoritm används för att spåra de funktioner punkter, och fem-punktsmetoden och RANSAC används för att beräkna den väsentliga matrisen. För det andra används tvåstegs nedbrytning för att beräkna förändringen av interframe-inställningen, och sedan väljs nyckelramar automatiskt baserat på fordonets rörelsetillstånd som förutspås av attitydförändring inom ett kort tidsintervall. För att utvärdera metoden genomför vi omfattande experiment på verkliga data och Karlsruhe Institute of Technology och Toyota Technological Institute (KITTI) dataset baserat på monocular visuell odometri. Sedan gjorde vi kvalitativa och kvantitativa utvärderingar från jämförelsen med referensbanan, relativ fel (RE), rot genomsnittlig kvadratfel (RMSE), och absolut bana fel (ATE). Resultaten visar att vår metod kan förbättra realtidsprestandan samtidigt som noggrannheten garanteras, med data redundansen reducerad med ca 40%-60%. Dessutom verifieras vår metods prestanda ytterligare i jämförelse med den nuvarande representativa ORB-SLAM. INDEX TERMS VO/VSLAM, val av nyckelram, rörelsetillstånd, tvåstegs nedbrytning, attitydförändring.
Lin Ref föreslog en automatisk metod för val av nyckelram baserat på ett fordons rörelsetillstånd.
An Automatic Key-Frame Selection Method for Monocular Visual Odometry of Ground Vehicle
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}