主动深度估计：稳定性分析及其应用
机器人学
2020-03-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
恢复周围环境的 3D 结构是任意视觉控制的运动恢复结构 (SfM) 方案中的一项基本任务。本文关注于被称为增量主动深度估计的 SfM 的理论性质。术语“增量”意指在一按时间顺序排列的图像帧序列上估计场景的 3D 结构。“主动”意味着相机驱动方式能改善估计性能。从已知的深度估计滤波器出发，本文给出了该滤波器相对于相机控制输入的稳定性分析。通过利用 Lyapunov 理论分析估计器的收敛性，与先前结果相比，我们放宽了 3D 点在图像平面中投影的约束。尽管如此，我们的方法仍能够处理相机有限视场角的约束。主要结果通过仿真数据实验得到了验证。
引用
@article{arxiv.2003.07137,
title = {Active Depth Estimation: Stability Analysis and its Applications},
author = {Romulo T. Rodrigues and Pedro Miraldo and Dimos V. Dimarogonas and A. Pedro Aguiar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07137},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 3 figures, conference