Detta papper presenterar CAPE, en metod för att extrahera plan och cylindersegment från organiserade punktmoln, som bearbetar 640×480 djup bilder på en enda CPU-kärna på ett genomsnitt av 300 Hz, genom att arbeta på ett rutnät av plana celler. Även om, jämfört med toppmoderna planextraktion, latensen av CAPE är mer konsekvent och 4-10 gånger snabbare, beroende på scenen, visar vi också empiriskt att tillämpa CAPE till visuell odometri kan förbättra banan uppskattning på scener gjorda av cylindriska ytor (t.ex. tunnlar), medan med hjälp av en plan extraktionsmetod som inte är kurva-medveten försämrar prestanda på dessa scener. För att använda dessa geometriska primitiver i visuell odometri föreslår vi att man utvidgar en probabilistisk RGB-D odometriram baserad på punkter, linjer och plan till cylindriska primitiver. Enligt denna ram, CAPE körs på smält djup kartor och parametrarna för cylindrar modelleras probabilistiskt för att ta hänsyn till osäkerhet och vikt följaktligen utgör optimering resterna.
Proença och Gao REF föreslog en metod för snabb plan- och cylinderextraktion för att förbättra den visuella odometrin på scener av cylindriska ytor.
Fast Cylinder and Plane Extraction from Depth Cameras for Visual Odometry
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}