Abstract-Vi föreslår robusta metoder för att uppskatta kamera egomotion i bullriga, verkliga monokulära bildsekvenser i det allmänna fallet av okänd observatör rotation och översättning med två vyer och en liten baslinje. Detta är ett svårt problem på grund av den icke konvexa kostnadsfunktionen i perspektivet kamerarörelseekvationen och på grund av icke-gaussiska buller uppstår från bullriga optiska flödesberäkningar och scen icke-rigiditet. För att ta itu med detta problem introducerar vi den förväntade resterande sannolikhetsmetoden (ERL), som uppskattar konfidensintervall för bullriga optiska flödesdata med hjälp av sannolikhetsfördelningar av resterna av flödesfältet under en rad kontrafaktiska modellparametrar. Vi visar att ERL är effektivt när det gäller att identifiera avvikelser och återvinna lämpliga konfidensintervall i många miljöer. Vi jämför ERL med en ny formulering av perspektivet kamerarörelseekvation med hjälp av en lyft kärna, en nyligen föreslagen optimering ram för gemensamma parameter och konfidens viktuppskattning med goda empiriska egenskaper. Vi införlivar dessa strategier i en rörelse uppskattning pipeline som undviker att falla i lokala minima. Vi finner att ERL överträffar den upplyfta kärnan metoden och baslinjemonokulära egomotion estimeringsstrategier på det utmanande KITTI-datasetet, samtidigt som det tillför nästan ingen driftkostnad jämfört med utgångsvärdet för egomotionsmetoder.
Jaegle m.fl. uppskattad allmän kamerarörelse från bullriga optiska flöde ingång med hjälp av konfidensintervall och en iterativ optimering förfarande på glest optiskt flöde REF.
Fast, robust, continuous monocular egomotion computation
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}