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Canny-VO: 基于几何3D-2D边缘对准的RGB-D视觉里程计

本文回顾了自由曲线配准的经典问题, 并将其应用于一个有效的称为Canny-VO的RGBD视觉里程计系统, 因为它能有效地跟踪从图像中提取的所有Canny边缘特征. 提出了边缘配准中常用的距离变换的两种替代方法:近似最近邻域和定向最近邻域. 3D/2D边缘对齐在效率和精度方面受益于这些替代公式. 它消除了对数据到模型配准、双线性插值和亚梯度计算等计算要求更高的范例的需求. 为了确保系统在存在异常值和传感器噪声时的鲁棒性, 配准被公式化为最大后验概率问题, 并且所得到的加权最小二乘目标通过迭代重新加权最小二乘方法来解决. 研究了各种稳健的权函数, 并根据残差的统计量进行了最优选择. 最近邻场的自适应采样定义进一步提高了效率. 对公共SLAM基准序列的广泛评估证明了最先进的性能和优于经典欧几里德距离场的优势.

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基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM(ISMAR2021)

作者提出了一种语义平面 SLAM 系统,该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器,但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中,几何模型估计问题,例如单应性估计和分段平面重建(piece-wise planar reconstruction,PPR),通常由标准(贪婪)RANSAC解决。然而,在缺乏场景信息(即尺度)的情况下,设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中,作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型(单应性/3D平面),即图割优化,这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外,作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略,并完成了对各种开源数据集的综合评估。

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基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM(ISMAR2021)

作者提出了一种语义平面 SLAM 系统,该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器,但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中,几何模型估计问题,例如单应性估计和分段平面重建(piece-wise planar reconstruction,PPR),通常由标准(贪婪)RANSAC解决。然而,在缺乏场景信息(即尺度)的情况下,设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中,作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型(单应性/3D平面),即图割优化,这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外,作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略,并完成了对各种开源数据集的综合评估。

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