Abstract-Estimating rörelse från bilder är ett välstuderat problem i datorseende och robotik. Tidigare arbeten har utvecklat tekniker för att uppskatta rörelse i en rörlig kamera i en i stort sett statisk miljö (t.ex. visuell odometri) och för att segmentera eller spåra rörelser i en dynamisk scen med hjälp av kända kamerarörelser (t.ex. flera objektspårning). Det är mer utmanande att uppskatta kamerans och den dynamiska scenens okända rörelse samtidigt. De flesta tidigare arbeten kräver en priori objekt modeller (t.ex., spårningby-detektion), rörelsebegränsningar (t.ex., planar rörelse), eller misslyckas med att uppskatta hela SE (3) rörelser i scenen (t.ex. scenflöde). Även om dessa tillvägagångssätt fungerar bra inom specifika tillämpningsområden, är de inte generella för oinskränkta rörelser. Detta papper utökar den traditionella visuella odometri (VO) rörledningen för att uppskatta den fullständiga SE (3) rörelse av både en stereo / RGB-D kamera och den dynamiska scenen. Denna multimotionella visuella odometri (MVO) rörledning kräver ingen förkunskaper om miljön eller de dynamiska objekten. Dess prestanda utvärderas på en verklig dynamisk datauppsättning med marksanning för alla rörelser från ett rörelsefångningssystem.
Judd m.fl. REF uppskattar hela SE(3) rörelse av både kameran och stela objekt i scenen genom att tillämpa en multi-motion visuell odometri (MVO) multimodell monteringsteknik.
Multimotion Visual Odometry (MVO): Simultaneous Estimation of Camera and Third-Party Motions
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 3949-3956., 1-5 Oct. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}