基于局部地面平面性的单目视觉示教与重复
机器人学
2019-08-08 v2
摘要
视觉示教与重复（VT\&R）允许自主车辆在无需全球定位系统的情况下重复先前遍历的路线。现有的 VT\&R 实现通常依赖立体相机等 3D 传感器进行建图与定位，但许多移动机器人仅配备 2D 单目视觉用于诸如遥控炸弹处置等任务。尽管存在能从单目图像恢复 3D 结构和运动的同时定位与建图（SLAM）算法，这些方法固有的尺度模糊性使横向路径跟踪误差的估计与控制复杂化，而后者对于实现高精度路径跟随至关重要。在本文中，我们提出了一种单目视觉流水线，通过将车辆附近地面表面近似为平面（带有一定不确定性）并从相机相对于车辆的已知位置和朝向恢复绝对尺度，实现了公里级路线重复且达到厘米级精度。该系统通过简单的软件升级且无额外传感器即可实现高精度自主路线重复，为许多现有机器人提供了附加价值。我们在 4.3 km 的自主导航中验证了我们的系统，并证明即使在高度非平面地形下，其精度也与传统立体流水线相当。
引用
@article{arxiv.1707.08989,
title = {Monocular Visual Teach and Repeat Aided by Local Ground Planarity},
author = {Lee Clement and Jonathan Kelly and Timothy D. Barfoot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.08989},
year = {2019}
}
备注
In: Wettergreen D., Barfoot T. (eds) Field and Service Robotics. Springer Tracts in Advanced Robotics, vol 113. Springer, Cham