Abstract-I detta papper ger vi en utvärdering av olika metoder för att beräkna frame-to-frame rörelseuppskattningar för en rörlig RGB-D-sensor, genom att anpassa två bilder med hjälp av fotometrisk felminimering. Denna typ av algoritmer har nyligen visat sig vara mycket exakta och robusta och ger därför en attraktiv lösning för robot-ego-rörelseuppskattning och navigering. Vi demonstrerar tre olika anpassningsstrategier, nämligen Forward-Compositional, InverseCompositional och Efficient Second-Order Minimization approach, i en allmän robust uppskattningsram. Vi visar vidare hur uppskattning av globala affine-belysningsförändringar, i allmänhet förbättrar algoritmernas prestanda. Vi jämför våra resultat med nyligen publicerade arbeten, som anses vara toppmoderna inom detta område, och visar att våra lösningar i allmänhet är mer exakta och kan prestera i realtid på standardhårdvara.
REF visar och jämför tre olika anpassningsstrategier för direktspårning, nämligen framåtkomposition, inverskomposition och effektiv andra ordningens minimeringsmetod.
Efficient compositional approaches for real-time robust direct visual odometry from RGB-D data
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}