Abstract-Direct metoder för visuell odometri (VO) har vunnit popularitet för sin förmåga att utnyttja information från alla intensitet gradienter i bilden. Dock är låga beräkningshastigheter samt saknade garantier för optimalitet och konsekvens begränsande faktorer för direkta metoder, där etablerade funktionsbaserade metoder istället lyckas. Baserat på dessa överväganden föreslår vi en semidirect VO (SVO) som använder direkta metoder för att spåra och triangulera pixlar som kännetecknas av höga bildgradienter, men bygger på beprövade funktionsbaserade metoder för gemensam optimering av struktur och rörelse. Tillsammans med en robust probabilistisk djupuppskattningsalgoritm gör det möjligt för oss att effektivt spåra pixlar som ligger på svaga hörn och kanter i miljöer med liten eller högfrekvent struktur. Vi visar vidare att algoritmen enkelt kan utökas till flera kameror, att spåra kanter, att inkludera rörelse tidigare, och att möjliggöra användning av mycket stora synfält kameror, såsom fisköga och katadioptriska. Experimentell utvärdering av referensdataset visar att algoritmen är betydligt snabbare än den senaste tekniken samtidigt som den uppnår hög konkurrenskraftig noggrannhet. Index Terms-Robot vision, samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM).
c) SVO 2.0: Semi-Direct Visual Odometrie REF bygger både på en direkt metod för att spåra och triangulera pixlar med höga bildgradienter och en funktionsbaserad metod för att gemensamt optimera struktur och rörelse.
SVO: Semidirect Visual Odometry for Monocular and Multicamera Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}