Vi presenterar en energibaserad strategi för visuell odometri från RGB-D bilder av en Microsoft Kinect kamera. I detta syfte föreslår vi en energifunktion som syftar till att hitta den bästa styva kroppsrörelse för att kartlägga en RGB-D-bild till en annan, förutsatt att en statisk scen filmas av en rörlig kamera. Vi föreslår sedan en linearisering av energifunktionen som leder till en 6 × 6 normal ekvation för vridkoordinaterna som representerar den stela kroppsrörelse. För att tillåta större rörelser löser vi denna ekvation i ett grovt-till-fint schema. Omfattande kvantitativ analys av nyligen föreslagna referensdatauppsättningar visar att den föreslagna lösningen är snabbare än ett toppmodernt genomförande av den iterativa närmaste punktalgoritmen (ICP) algoritm med två storleksordningar. Medan ICP är mer robust mot stor kamerarörelse, ger den föreslagna metoden bättre resultat i ordningen för små förskjutningar som ofta är fallet i kameraspårning applikationer.
Baserat på tidigare forskning, Steinbrucker et al. REF integrerade en linearisering av energifunktionen för att hitta den bästa styva kroppsrörelse mellan två ramar.
Real-time visual odometry from dense RGB-D images
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}