Direct Sparse Odometrie (DSO) är en visuell odometri metod baserad på en ny, mycket noggrann gles och direkt struktur och rörelse formulering. Den kombinerar en helt direkt probabilistisk modell (minimerar ett fotometriskt fel) med konsekvent, gemensam optimering av alla modellparametrar, inklusive geometri-representerad som omvänt djup i en referensram-och kamerarörelse. Detta uppnås i realtid genom att utelämna den släthet som tidigare använts i andra direkta metoder och istället provtagning pixlar jämnt genom hela bilderna. Eftersom vår metod inte är beroende av nyckelpunktsdetektorer eller deskriptorer, kan den naturligt ta pixlar från alla bildregioner som har intensitetsgradient, inklusive kanter eller jämna intensitetsvariationer på i huvudsak funktionslösa väggar. Den föreslagna modellen integrerar en fullständig fotometrisk kalibrering med hänsyn till exponeringstid, linsvinjettering och icke-linjära responsfunktioner. Vi utvärderar noggrant vår metod på tre olika dataset som består av flera timmars video. Experimenten visar att det framlagda tillvägagångssättet avsevärt överträffar toppmoderna direkta och indirekta metoder i en mängd olika verkliga inställningar, både när det gäller spårningsnoggrannhet och robusthet.
Den nyare DSO REF är en direkt och sparsam metod som lägger till gemensam optimering av alla modellparametrar.
Direct Sparse Odometry
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}