FDMO: 特征辅助的直接单目里程计
计算机视觉与模式识别
2018-04-17 v1 机器人学
摘要
视觉里程计(VO)可分为直接法和基于特征的方法。当系统经过光度标定且以高速率采集图像时,直接方法在精度和处理时间上均优于基于特征的方法;在缺乏特征的环境中,它们对失效也更具鲁棒性。缺点在于,直接方法依赖启发式运动模型来初始化帧间相机运动的估计;当这些模型失效时(例如剧烈运动),直接方法很容易失败。本文提出了一种名为 FDMO(特征辅助的直接单目里程计)的新系统,它结合了直接法和基于特征技术的优势。仅当直接跟踪出现失效模式(例如大基线)时,FDMO 才在亚像素精度定位的直接关键帧之上启动间接特征跟踪。当这些条件不再被破坏时,控制权将返回至直接里程计。本文引入了多种效率优化以帮助 FDMO 实现实时运行。在使用 TumMono 和 EuroC 数据集进行评估时,与 DSO 和 ORB SLAM 相比,FDMO 表现出显著的漂移(对齐、旋转和尺度)减少。
引用
@article{arxiv.1804.05422,
title = {FDMO: Feature Assisted Direct Monocular Odometry},
author = {Georges Younes and Daniel Asmar and John Zelek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05422},
year = {2018}
}