En av de största öppna utmaningarna i visuell odometri (VO) är robustheten mot svåra belysningsförhållanden eller miljöer med hög dynamisk räckvidd (HDR). De största svårigheterna i dessa situationer kommer från både sensorernas begränsningar och oförmågan att utföra en framgångsrik spårning av räntepunkter på grund av djärva antaganden i VO, såsom ljusstyrka kontinuitet. Vi tar itu med detta problem ur ett djupt lärande perspektiv, för vilket vi först finjusterar ett Deep Neural Network (DNN) i syfte att få förbättrade representationer av sekvenserna för VO. Sedan visar vi hur införandet av Long Short Term Memory (LSTM) gör att vi kan få temporalt konsekventa sekvenser, eftersom uppskattningen beror på tidigare tillstånd. Användningen av mycket djupa nät gör det dock inte möjligt att införa VO i realtid. Därför föreslår vi också ett konvolutionellt neuralt nät (CNN) med reducerad storlek som kan prestera snabbare. Slutligen validerar vi de förbättrade representationerna genom att utvärdera de sekvenser som produceras av de två arkitekturerna i flera toppmoderna VO-algoritmer, såsom ORB-SLAM och DSO.
Hög dynamisk räckvidd bildmatchning i samband med visuell odometri förbättras i REF genom att träna ett LSTM djup neurala nätverk för att producera temporalt konsekvent förbättrade representationer av bilderna.
Learning-based Image Enhancement for Visual Odometry in Challenging HDR Environments
{'venue': 'IEEE Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}