Abstract-This paper studerar monocular visuell odometrie (VO) problem. De flesta befintliga VO algoritmer är utvecklade under en standard pipeline inklusive funktionsextraktion, funktionsmatchning, rörelseuppskattning, lokal optimering, etc. Även om vissa av dem har visat överlägsen prestanda, behöver de vanligtvis vara noggrant utformade och speciellt finjusterade för att fungera bra i olika miljöer. Vissa förkunskaper krävs också för att återställa en absolut skala för monokulära VO. Detta dokument presenterar en ny end-to-end ram för monocular VO genom att använda deep Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNNs) 1. Eftersom det är utbildat och utplacerat på ett end-to-end sätt, det härleds direkt från en sekvens av råa RGB bilder (videos) utan att anta någon modul i den konventionella VO rörledningen. Baserat på RCNNs, lär det sig inte bara automatiskt effektiv funktion representation för VO-problemet genom Convolutional Neural Networks, men också implicit modellerar sekventiell dynamik och relationer med hjälp av djupa Recurrent Neural Networks. Omfattande experiment på KITTI VO dataset visar konkurrenskraftiga prestanda till toppmoderna metoder, som verifierar att end-to-end Deep Learning teknik kan vara ett livskraftigt komplement till de traditionella VO-system.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF utvecklade ett slut-till-slut-system för beräkning av vägmätaren med hjälp av visuell information.
DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}