Interested Article - Визуальная одометрия

marybeth
  • 2021-06-19
  • 1

Визуальная одометрия — метод оценки положения и ориентации робота или иного устройства с помощью анализа последовательности изображений , снятых установленной на нем камерой (или камерами).

Визуальная одометрия широко используется в коммерческих квадрокоптерах, которые обеспечивают локализацию в ситуациях, когда отсутствует GPS.

Методы визуальной одометрии используются, например в компьютерных оптических мышах . Также используются в квадрокоптерах и на марсоходах Mars Exploration Rover .

В робототехнике и компьютерном зрении визуальная одометрия — это процесс определения положения и ориентации робота путем анализа связанных изображений камеры. Он использовался в широком спектре роботизированных приложений, например, на марсоходах Mars Exploration Rover.

В навигации одометрия обычно связана с использованием данных о движении приводов (к примеру от датчиков вращения) для оценки изменения положения в пространстве. Этот метод имеет свои минусы, из-за проскальзывания и неточностях при движении по неровным поверхностям, а также неприменим в роботах с нестандартными методами передвижения, к примеру в шагающих.

Визуальная одометрия подходит для точной навигации использующих любой тип передвижения на твёрдой поверхности.

Алгоритм

Большинство существующих подходов к визуальной одометрии основаны на следующих этапах.

  1. Получение входного изображения
    • Существуют системы визуальной одометрии и стерео - (с двумя) или .
  2. Коррекция изображения
  3. Обнаружение и отслеживание характерных признаков в разных кадрах
  4. Выявление выбивающихся значений векторов поля оптического потока и их коррекция
  5. камеры по скорректированному оптическому потоку

Методика прямой визуальной одометрии выполняет вышеуказанные операции непосредственно в датчике.

Визиодометрия оценивает плоские вращательные перемещения между изображениями с использованием фазовой корреляции вместо извлечения признаков.

См. также

Примечания

  1. . Дата обращения: 2 мая 2012. 7 мая 2012 года.
  2. Maimone, M.; Cheng, Y.; Matthies, L. (2007). (PDF) . Journal of Field Robotics . 24 (3): 169—186. CiteSeerX . doi : . (PDF) из оригинала 30 марта 2014 . Дата обращения: 10 июля 2008 .
  3. Chhaniyara, Savan; KASPAR ALTHOEFER; LAKMAL D. SENEVIRATNE (2008). . Advances in Mobile Robotics: Proceedings of the Eleventh International Conference on Climbing and Walking Robots and the Support Technologies for Mobile Machines, Coimbra, Portugal . . Vol. 11. World Scientific, 2008. Архивировано из 24 февраля 2012 . Дата обращения: 3 января 2021 .
  4. ↑ Nister, D; Naroditsky, O.; Bergen, J (Jan 2004). Visual Odometry . Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004. Vol. 1. pp. I–652 – I–659 Vol.1. doi : .
  5. ↑ Comport, A.I.; Malis, E.; Rives, P. (2010). F. Chaumette; P. Corke; P. Newman (eds.). "Real-time Quadrifocal Visual Odometry". International Journal of Robotics Research . 29 (2—3): 245—266. CiteSeerX . doi : . S2CID .
  6. Scaramuzza, D.; Siegwart, R. (October 2008). "Appearance-Guided Monocular Omnidirectional Visual Odometry for Outdoor Ground Vehicles". IEEE Transactions on Robotics . 24 (5): 1015—1026. doi : . : . S2CID .
  7. Corke, P.; Strelow, D.; Singh, S. "Omnidirectional visual odometry for a planetary rover". Intelligent Robots and Systems, 2004.(IROS 2004). Proceedings. 2004 IEEE/RSJ International Conference on . Vol. 4. doi : .
  8. Campbell, J.; Sukthankar, R.; Nourbakhsh, I.; Pittsburgh, I.R. "Techniques for evaluating optical flow for visual odometry in extreme terrain". Intelligent Robots and Systems, 2004.(IROS 2004). Proceedings. 2004 IEEE/RSJ International Conference on . Vol. 4. doi : .
  9. Sunderhauf, N. Visual odometry using sparse bundle adjustment on an autonomous outdoor vehicle // / Sunderhauf, N., Konolige, K., Lacroix, S. … [ и др. ] . — Springer Verlag, 2005. — P. 157–163. . Дата обращения: 3 января 2021. Архивировано 11 февраля 2009 года.
  10. Konolige, K.; Agrawal, M.; Bolles, R.C.; Cowan, C.; Fischler, M.; Gerkey, B.P. (2006). "Outdoor mapping and navigation using stereo vision". Proc. Of the Intl. Symp. On Experimental Robotics (ISER) . Springer Tracts in Advanced Robotics. 39 : 179—190. doi : . ISBN 978-3-540-77456-3 .
  11. Olson, C.F.; Matthies, L.; Schoppers, M.; Maimone, M.W. (2002). (PDF) . Robotics and Autonomous Systems . 43 (4): 215—229. doi : . (PDF) из оригинала 3 марта 2016 . Дата обращения: 6 июня 2010 .
  12. Cheng, Y.; Maimone, M.W.; Matthies, L. (2006). "Visual Odometry on the Mars Exploration Rovers". IEEE Robotics and Automation Magazine . 13 (2): 54—62. CiteSeerX . doi : . S2CID .
  13. Engel, Jakob; Schöps, Thomas; Cremers, Daniel (2014). (PDF) . In Fleet D.; Pajdla T.; Schiele B.; Tuytelaars T. (eds.). Computer Vision . European Conference on Computer Vision 2014. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 8690. doi : . Архивировано из (PDF) 22 октября 2014 . Дата обращения: 3 января 2021 .
  14. Engel, Jakob; Sturm, Jürgen; Cremers, Daniel (2013). (PDF) . IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) . CiteSeerX . doi : . Архивировано из (PDF) 20 мая 2014 . Дата обращения: 3 января 2021 .
  15. Zaman, M. (2007). "High Precision Relative Localization Using a Single Camera". Robotics and Automation, 2007.(ICRA 2007). Proceedings. 2007 IEEE International Conference on . doi : .
  16. Zaman, M. (2007). "High resolution relative localisation using two cameras". Journal of Robotics and Autonomous Systems (JRAS) . 55 (9): 685—692. doi : .
Источник —

marybeth
  • 2021-06-19
  • 1
  • Tags:

Same as Визуальная одометрия

The title for the last searches