面向浑浊动态水下环境的实时单目视觉里程计
机器人学
2020-02-28 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
在水下机器人作业背景下，由介质特性引起的视觉退化使得仅使用相机进行定位变得困难。因此，大多数定位方法基于昂贵的导航传感器并结合声学定位。另一方面，视觉里程计与视觉SLAM已在航空或地面应用中被充分研究，但现有最优算法在水下失效。本文致力于使用简易低成本相机实现水下定位的问题，并提出一种专用于水下环境的新型单目视觉里程计方法。我们评估了不同的跟踪方法，表明基于光流的跟踪比基于描述子的经典方法更适用于水下图像。我们还提出了一种高度依赖非线性优化的基于关键帧的视觉里程计方法。所提算法在模拟与真实水下数据集上进行了评估，并在众多最具挑战性的条件下优于最优视觉SLAM方法。本工作的主要应用是用于水下考古任务的遥控潜水器（ROV）定位，但所开发系统只要存在视觉信息即可用于任何其他应用。
引用
@article{arxiv.1806.05842,
title = {Real-time Monocular Visual Odometry for Turbid and Dynamic Underwater Environments},
author = {Maxime Ferrera and Julien Moras and Pauline Trouvé-Peloux and Vincent Creuze},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.05842},
year = {2020}
}