Ahstract-Målet med vårt arbete är att ge en snabb och korrekt metod för att uppskatta kamerans rörelse från RGB-D bilder. Vår strategi registrerar två på varandra följande RGB-D-ramar direkt på varandra genom att minimera det fotometriska felet. Vi uppskattar kamerans rörelse med hjälp av icke-linjär minimering i kombination med ett grovt-till-fint schema. För att tillåta buller och avvikelser i bilddata, föreslår vi att använda en robust felfunktion som minskar påverkan av stora rester. Dessutom gör vår formulering det möjligt att inkludera en rörelsemodell som kan baseras på förkunskaper, tidsfiltrering eller ytterligare sensorer som en IMU. Vår metod är attraktiv för robotar med begränsade beräkningsresurser eftersom den körs i realtid på en enda CPU-kärna och har ett litet, konstant minnesavtryck. I en omfattande uppsättning experiment som utförs både på ett referensdataset och syntetiska data, visar vi att vårt tillvägagångssätt är mer exakt och robust än tidigare metoder. Vi tillhandahåller vår programvara under en öppen källkod licens.
Kerl m.fl. REF föreslog att man skulle registrera två på varandra följande RGB-D-avbildningar genom att minimera det fotometriska felet.
Robust odometry estimation for RGB-D cameras
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}