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
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文檔簡介
RGBD
Direct
方法原理介紹2/27/20251內(nèi)容簡介RGBD
Direct
方法簡述前端:RGBD視覺里程計基礎(chǔ)Direct方法基于貝葉斯的Direct方法基于相機噪聲的Direct方法后端:優(yōu)化與相機重定位Pose
Graph與Photometric
Bundle
Adjustment攝像機重定位RGBD
Direct方法展望2/27/20252RGBD
Direct
方法簡述RGBD
相機Kinect,Intel
RealSense,Xtion
etc.Structure
light,time
of
flight(ToF)Direct方法利用所有像素最小化Photometric
ErrorDirect方法常見問題與誤會缺乏全局約束?沒有攝像機重定位方法?2/27/20253前端:基礎(chǔ)Direct方法
2/27/20254前端:基礎(chǔ)Direct方法
2/27/20255前端:基于貝葉斯的Direct方法
2/27/20256前端:基于貝葉斯的Direct方法
2/27/20257前端:基于相機噪聲Direct方法
2/27/20258前端:基于相機噪聲Direct方法
2/27/20259前端:基于相機噪聲Direct方法
2/27/202510后端:Pose
Graph與PBA誤會:Direct方法無法建立全局約束?原因1:Direct方法不提取特征點,無法建立幀與幀之間的共視約束原因2:Direct方法通常使用pose-graph做全局優(yōu)化,場景信息無法在優(yōu)化中利用起來解:利用Loop
Closure提供非連續(xù)/鄰近幀之間的關(guān)系在關(guān)鍵幀中提取少量RGBD像素建立共視約束如何選取像素?2/27/202511后端:Pose
Graph與PBA
2/27/202512后端:Pose
Graph與PBADense
Visual
SLAM
with
PSM[5]不斷收集可靠的RGBD點并添加到Map中(probabilisticsurfels)利用全局和局部信息計算每一幀的相機姿態(tài)在最后優(yōu)化時同時優(yōu)化pose-graph和
photometricBA共視約束來源于probabilisticsurfels在關(guān)鍵幀中的有效投影2/27/202513后端:攝像機重定位誤會:Direct沒有攝像機重定位方法?Indirect/sparse方法可以將每一幀的特征描述子組織成kd樹或語義樹的形式,在重定位時進行檢索解:利用RGBD像素建立Fern或Random
Forest進行關(guān)鍵幀檢索基于深度學習的相機姿態(tài)估計2/27/202514后端:攝像機重定位
2/27/202515后端:攝像機重定位PoseNet:基于深度學習的攝像機重定位[7]22層GoogLeNet提取圖片中的特征并轉(zhuǎn)化為7維相機姿態(tài)3維位置信息,四元數(shù)旋轉(zhuǎn)表示(Inference結(jié)果需要歸一化)第一篇用深度學習方法計算相機姿態(tài)的工作,重定位精度有限2/27/202516RGBD
Direct方法展望依然存在的問題和解決方法需要好的相機姿態(tài)初值(高度非線性)圖像金字塔等計算量大,在缺少并行計算資源時難以實時累計誤差問題基于語義的SLAM技術(shù)(平面等基本幾何體或Instance
recognition)攝像機重定位技術(shù)還不夠完善Ferns等方法對內(nèi)存要求較大基于深度學習的方法還不夠完善2/27/202517References[1]Kerl,Christian,JürgenSturm,andDanielCremers."RobustodometryestimationforRGB-Dcameras."
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