Momo：流形上的单目运动估计
计算机视觉与模式识别
2017-08-02 v1
摘要
车辆位置信息对于自动驾驶不可或缺。为了应用全局定位方法，必须知道可从视觉里程计获取的位姿先验。该先验的质量与鲁棒性决定了定位的成败。Momo 是一种单目逐帧运动估计方法，为此目的提供高质量的视觉里程计。通过考虑车辆的运动模型，位姿先验的可靠性与准确性得到显著提升。我们表明，尤其在低结构环境中，Momo 优于现有技术。此外，该方法的设计允许集成多个有重叠或无重叠的相机。在 KITTI 数据集和适当的多人相机数据集上的评估表明，即使仅有 100--300 个特征匹配，也能以高精度和实时方式估计出先验。
引用
@article{arxiv.1708.00397,
title = {Momo: Monocular Motion Estimation on Manifolds},
author = {Johannes Graeter and Tobias Strauss and Martin Lauer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.00397},
year = {2017}
}