基于近似最近邻域场的RGB-D相机半稠密视觉里程计
计算机视觉与模式识别
2017-02-09 v1
摘要
本文提出一种鲁棒且高效的面向RGB-D相机的半稠密视觉里程计方案。我们方法的核心是一个2D-3D ICP管道，其通过配准参考帧的3D半稠密地图投影与当前帧中提取的2D半稠密区域来估计传感器位姿。处理过程通过在欧几里得距离准则下高效实现的近似最近邻域场得以加速，这使得优化中可使用紧凑的高斯-牛顿更新。该配准被表述为一个最大后验问题以应对离群值和传感器噪声，因此等效的加权最小二乘问题通过迭代重加权最小二乘方法求解。测试了多种鲁棒权重函数，并基于传感器模型的特征确定了最优者。在公开可用的RGB-D数据集上的广泛评估表明，所提方法显著优于现有的最先进（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.1702.02512,
title = {Semi-Dense Visual Odometry for RGB-D Cameras Using Approximate Nearest Neighbour Fields},
author = {Yi Zhou and Laurent Kneip and Hongdong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.02512},
year = {2017}
}
备注
ICRA 2017