ROVO：面向宽基线宽视场相机系统的鲁棒全向视觉里程计
计算机视觉与模式识别
2019-03-04 v2 机器人学
摘要
本文提出一种面向具有宽视场（FOV）鱼眼镜头的宽基线相机 rig 的鲁棒视觉里程计系统，其提供对环境完整的全向立体观测。为获得更鲁棒且精确的自运动估计，我们在标准 VO 流程中添加了三个组件：1）用于改进特征匹配的混合投影模型，2）用于位姿估计的多视图 P3P RANSAC 算法，以及 3）rig 外参的在线更新。混合投影模型结合透视与圆柱投影，以最大化视图间重叠并最小化降低特征匹配性能的图像畸变。多视图 P3P RANSAC 算法将常规 P3P RANSAC 扩展至多视图图像，从而在所有视图中的内点计数时考虑所有视图的全部特征匹配，以实现鲁棒位姿估计。最后，在线外参标定无缝集成于后端优化框架中，从而可自动校正由冲击或振动引起的相机位姿变化。所提系统在含真实真值合成数据集与高度动态环境真实序列上进行了广泛评估，并展现了其优越性能。
引用
@article{arxiv.1902.11154,
title = {ROVO: Robust Omnidirectional Visual Odometry for Wide-baseline Wide-FOV Camera Systems},
author = {Hochang Seok and Jongwoo Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.11154},
year = {2019}
}
备注
7 pages, 9 figures, ICRA 2019 accepted