基于深度相机快速提取圆柱与平面用于视觉里程计
计算机视觉与模式识别
2018-07-06 v3 机器人学
摘要
本文提出 CAPE，一种从有组织点云中提取平面与圆柱段的方法，该方法通过在平面单元网格上操作，在单 CPU 核心上以平均 300 Hz 的频率处理 640x480 深度图像。与最先进的平面提取相比，CAPE 的延迟更稳定且快 4-10 倍（取决于场景）；我们还通过实验证明，将 CAPE 应用于视觉里程计可改善由圆柱面（如隧道）构成的场景中的轨迹估计，而使用非曲线感知的平面提取方法会在这些场景上使性能下降。为在视觉里程计中使用这些几何基元，我们提出将基于点、线和平面的概率 RGB-D 里程计框架扩展至圆柱基元。遵循该框架，CAPE 运行于融合深度图上，且圆柱参数以概率方式建模以考虑不确定性并相应地对位姿优化残差加权。
引用
@article{arxiv.1803.02380,
title = {Fast Cylinder and Plane Extraction from Depth Cameras for Visual Odometry},
author = {Pedro F. Proença and Yang Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.02380},
year = {2018}
}
备注
Accepted to IROS 2018