用于基于视觉的 SLAM 的光度光束法平差
计算机视觉与模式识别
2016-08-09 v1 机器人学
摘要
我们提出了一种新颖的算法，可直接从图像数据中联合优化结构和运动参数，而无需依赖固定且已知的对应关系。与传统的通过最小化跟踪特征的重投影误差来确定最优参数的光束法平差（BA）不同，所提出的算法依赖于最大化光度一致性并隐式估计对应关系。由于该算法不需要对应关系，其应用不仅限于角点状结构；任何具有非零梯度的像素均可用于估计过程。此外，我们证明了在无约束场景中使用光度信息同时优化运动和结构参数的可行性，且无需平面性等限制性假设。该算法在一系列具有挑战性的户外数据集上进行了评估，结果显示，相较于使用传统 BA 最小化重投影误差以及闭环检测的最先进 VSLAM 方法，其精度有所提升。
引用
@article{arxiv.1608.02026,
title = {Photometric Bundle Adjustment for Vision-Based SLAM},
author = {Hatem Alismail and Brett Browning and Simon Lucey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02026},
year = {2016}
}
备注
Under review