CodedVO：编码视觉里程计
机器人学
2024-07-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
自动化机器人常依赖单目相机进行里程计估计和导航。然而，尺度歧义问题是有效单目视觉里程计的一个关键障碍。本文提出了 CodedVO，一种新颖的单目视觉里程计方法，通过采用定制光学学术物编码比例深度信息到图像中，从而克服了尺度歧义问题。通过将此信息整合到我们的里程计管道中，我们在已知尺度下实现了单目视觉里程计的领先性能。我们在多样化的室内环境中对方法进行评估，展示了其鲁棒性和适应性。我们在 ICL-NUIM 室内里程计数据集上实现了 0.08m 的平均轨迹误差。
引用
@article{arxiv.2407.18240,
title = {CodedVO: Coded Visual Odometry},
author = {Sachin Shah and Naitri Rajyaguru and Chahat Deep Singh and Christopher Metzler and Yiannis Aloimonos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.18240},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 4 figures, IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS