Көрнекі одометрия - Visual odometry - Wikipedia

The оптикалық ағын бейне кезектегі қозғалатын объектінің векторы.

Жылы робототехника және компьютерлік көру, визуалды одометрия - байланысты камералық кескіндерді талдау арқылы роботтың орналасуы мен бағытын анықтау процесі. Ол әртүрлі робот қосымшаларында қолданылған, мысалы Mars Exploration Rovers.[1]

Шолу

Жылы навигация, одометрия сияқты құрылғылар арқылы уақыттың өзгеруін бағалау үшін жетектердің қозғалысынан алынған мәліметтерді пайдалану болып табылады айналмалы кодерлер доңғалақтың айналуын өлшеу үшін. Көптеген доңғалақты немесе шынжыр табанды көлік құралдары үшін пайдалы болғанымен, дәстүрлі одометрия әдістерін қолдануға болмайды мобильді роботтар сияқты локомотивтің стандартты емес әдістерімен аяқты роботтар. Сонымен қатар, одометрия әмбебап дәлдіктегі проблемалардан зардап шегеді, өйткені доңғалақтар дөңгелектердің айналуымен салыстырғанда біркелкі емес қашықтықты еденге сырғып сырғанауға бейім. Көлік құралы тегіс емес беттерде жұмыс істеген кезде қателік күшейеді. Одометрия көрсеткіштері күннен-күнге сенімсіз бола бастайды, өйткені бұл қателіктер уақыт өте келе жинақталып, көбейе түседі.

Көрнекі одометрия - бұл қашықтықты бағалау үшін дәйекті камералық кескіндерді пайдаланып, баламалы одометрия туралы ақпаратты анықтау процесі. Көрнекі одометрия роботтарда немесе көлік құралдарында кез-келген беткі қабатта қозғалудың кез-келген түрін қолданатын навигациялық дәлдікті арттыруға мүмкіндік береді.

Түрлері

VO-ның әр түрлі түрлері бар.

Монокулярлық және стерео

Камераны орнатуға байланысты VO монокулярлы VO (бір камера), Stereo VO (стерео қондырғыдағы екі камера) деп жіктелуі мүмкін.

VIO коммерциялық квадрокоптерлерде кеңінен қолданылады, олар GPS жоқ жағдайларда оқшаулауды қамтамасыз етеді

Мүмкіндіктерге негізделген және тікелей әдіс

Дәстүрлі VO-дің визуалды ақпараты ерекшеліктерге негізделген әдіспен алынады, олар кескіннің ерекшеліктерін шығарады және оларды кескіндер дәйектілігінде қадағалайды. VO зерттеулеріндегі соңғы өзгерістер альтернатива ұсынды, ол тікелей әдіс деп аталады, ол кескін дәйектілігінде пиксель интенсивтілігін визуалды енгізу ретінде тікелей қолданады. Гибридті әдістер де бар.

Көрнекі инерциялық одометрия

Егер инерциялық өлшем бірлігі (IMU) VO жүйесінде қолданылады, оны әдетте визуалды инерциялық одометрия (VIO) деп атайды.

Алгоритм

Көрнекі одометрияның қолданыстағы тәсілдерінің көпшілігі келесі кезеңдерге негізделген.

  1. Кіріс кескіндерін сатып алыңыз: екеуін де қолданыңыз жалғыз камералар.,[2][3] стерео-камералар,[3][4] немесе көп бағытты камералар.[5][6]
  2. Кескінді түзету: қолдану кескінді өңдеу линзалардың бұрмалануын жою әдістері және т.б.
  3. Функцияны анықтау: пайыздық операторларды анықтау, және кадрлар бойынша ерекшеліктерді сәйкестендіру және құрастыру оптикалық ағын өріс.
    1. Орнату үшін корреляцияны қолданыңыз корреспонденция екі суреттің, және ұзақ мерзімді емес мүмкіндіктерді қадағалау.
    2. Функцияны шығару және корреляция.
    3. Ағынның оптикалық өрісін салу (Лукас – Канаде әдісі ).
  4. Ағын өрісінің векторларын қадағалаудың ықтимал қателіктерін тексеріп, асып кетулерді алып тастаңыз.[7]
  5. Оптикалық ағыннан камераның қозғалысын бағалау.[8][9][10][11]
    1. 1-таңдау: Калман сүзгісі мемлекеттік сметалық бөлуді қолдау үшін.
    2. 2-таңдау: минималды мүмкіндіктердің геометриялық және 3D қасиеттерін табыңыз шығындар функциясы көршілес екі кескін арасындағы қайта проекциялау қателігіне негізделген. Мұны математикалық ықшамдау немесе арқылы жасауға болады кездейсоқ іріктеу.
  6. Кескін бойынша қамтуды қамтамасыз ету үшін бақылау нүктелерін мезгіл-мезгіл қайта толтыру.

Мүмкіндіктерге негізделген әдістерге балама - бұл «тікелей» немесе сыртқы көріністерге негізделген визуалды одометрия әдісі, ол сенсор кеңістігінде қатені тікелей азайтады және кейіннен функцияларды сәйкестендіру мен шығарудан аулақ болады.[4][12][13]

«Визиодометрия» әдісінің тағы бір әдісі көмегімен суреттер арасындағы роторлы-жоспарлы аудармаларды бағалайды Фазалық корреляция ерекшеліктерін шығарудың орнына.[14][15]

Egomotion

Эго қозғалыс бағалары

Egomotion қоршаған ортадағы камераның 3D қозғалысы ретінде анықталады.[16] Өрісінде компьютерлік көру, эго қозғалыс камераның қатты көрініске қатысты қозғалысын бағалауды білдіреді.[17] Эгоэмоциумды бағалауға мысал ретінде автомобильдің жолдағы сызықтарға немесе көше белгілеріне қатысты қозғалатын жағдайын бағалауға болады. Эго қозғалуды бағалау маңызды автономды робот навигациясы қосымшалар.[18]

Шолу

Фотоаппараттың эвомоциясын бағалаудың мақсаты - камера түсірген кескіндер тізбегін қолдану арқылы қоршаған ортадағы сол камераның 3D қозғалысын анықтау.[19] Қоршаған ортадағы камераның қозғалысын бағалау процесі қозғалатын камера түсірген кескіндер тізбегінде визуалды одометрия әдістерін қолдануды қамтиды.[20] Бұл әдетте қолдану арқылы жасалады функцияны анықтау салу оптикалық ағын екі сурет жақтауынан ретімен[16] бір камерадан немесе стерео камерадан жасалады.[20] Әр кадр үшін стерео кескін жұптарын пайдалану қатені азайтуға көмектеседі және тереңдік пен масштаб туралы қосымша ақпарат береді.[21][22]

Ерекшеліктер бірінші кадрда анықталады, содан кейін екінші кадрда сәйкес келеді. Содан кейін бұл ақпарат осы екі кескіннің анықталған мүмкіндіктері үшін оптикалық ағын өрісін жасау үшін қолданылады. Оптикалық ағын өрісі ерекшеліктердің бір нүктеден қалай алшақтайтындығын көрсетеді кеңейтудің фокусы. Кеңейтудің фокусын оптикалық ағын өрісінен анықтауға болады, бұл камераның қозғалыс бағытын көрсетіп, осылайша камера қозғалысының бағасын ұсынады.

Кескіндерден эго-мотивтік ақпараттарды алудың басқа әдістері де бар, соның ішінде әдіс пен оптикалық ағын өрістерін болдырмайтын және кескіннің қарқындылығын тікелей қолданатын әдіс бар.[16]

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Маймоне М .; Ченг, Ю .; Matthies, L. (2007). «Марсты зерттеу роверлеріндегі екі жылдық визуалды одометрия» (PDF). Field Robotics журналы. 24 (3): 169–186. CiteSeerX  10.1.1.104.3110. дои:10.1002 / rob.2018. Алынған 2008-07-10.
  2. ^ Чханияра, Саван; KASPAR ALTHOEFER; LAKMAL D. SENEVIRATNE (2008). «Қозғалыс параметрлерін бағалау үшін дөңгелек маркерді анықтауды қолданатын визуалды одометрия әдісі». Мобильді робототехниканың жетістіктері: Роботтарға көтерілу және жүру роботтары және мобильді машиналарды қолдау технологиялары бойынша он бірінші халықаралық конференция материалдары, Коимбра, Португалия. Роботтарға көтерілу және серуендеу және мобильді машиналарды қолдау технологиялары бойынша он бірінші халықаралық конференция. 11. Әлемдік ғылыми, 2008 ж.
  3. ^ а б Нистер, Д; Народицкий, О .; Берген, Дж (қаңтар 2004). Көрнекі одометрия. Компьютерлік көзқарас және үлгіні тану, 2004. CVPR 2004. 1. I – 652 бет - I – 659 том.1. дои:10.1109 / CVPR.2004.1315094.
  4. ^ а б Компорт, А.И .; Малис, Е .; Rives, P. (2010). Ф Шометт; П.Корке; П. Ньюман (ред.) «Нақты уақыттағы квадрифокальды визуалды одометрия». Халықаралық робототехникалық зерттеулер журналы. 29 (2–3): 245–266. CiteSeerX  10.1.1.720.3113. дои:10.1177/0278364909356601. S2CID  15139693.
  5. ^ Скарамузца, Д .; Siegwart, R. (қазан 2008). «Сыртқы жерде жүретін көліктерге арналған сыртқы көріністегі монокулярлық көп бағытты визуалды одометрия». Робототехника бойынша IEEE транзакциялары. 24 (5): 1015–1026. дои:10.1109 / TRO.2008.2004490. hdl:20.500.11850/14362. S2CID  13894940.
  6. ^ Корке, П .; Стрелоу, Д .; Сингх, С. «Планеталық роверге арналған бағытты визуалды одометрия». Ақылды роботтар мен жүйелер, 2004. (IROS 2004). Іс жүргізу. IEEE / RSJ 2004 Халықаралық конференциясы. 4. дои:10.1109 / IROS.2004.1390041.
  7. ^ Кэмпбелл, Дж .; Суктанкар, Р .; Нурбахш, Мен .; Питтсбург, И.Р. «Экстремалды жерлерде визуалды одометрия үшін оптикалық ағынды бағалау әдістері». Ақылды роботтар мен жүйелер, 2004. (IROS 2004). Іс жүргізу. IEEE / RSJ 2004 Халықаралық конференциясы. 4. дои:10.1109 / IROS.2004.1389991.
  8. ^ Сандерхауф, Н .; Конолиге, К .; Лакруа, С .; Protzel, P. (2005). «Автономды сыртқы көлік құралында сирек байламды реттеуді қолданатын визуалды одометрия». Левиде; Шанц; Лафренц; Аврутин (ред.) Tagungsband Autonome Mobile Systeme 2005 (PDF). Reihe Informatik aktuell. Springer Verlag. 157–163 бет. Архивтелген түпнұсқа (PDF) 2009-02-11. Алынған 2008-07-10.
  9. ^ Конолиге, К .; Агровал, М .; Боллз, Р.К .; Коуан, С .; Фишлер М .; Герки, Б.П. (2006). «Стерео көру арқылы ашық картаға түсіру және навигация». Proc. Халықаралық Симптом. Тәжірибелік робототехникада (ISER). Advanced Robotics-тегі Springer трактаттары. 39: 179–190. дои:10.1007/978-3-540-77457-0_17. ISBN  978-3-540-77456-3.
  10. ^ Олсон, СФ .; Мэттис, Л .; Шопперлер, М .; Маймоне, МВ (2002). «Стерео эго-қозғалысты қолданатын Rover навигациясы» (PDF). Робототехника және автономды жүйелер. 43 (4): 215–229. дои:10.1016 / s0921-8890 (03) 00004-6. Алынған 2010-06-06.
  11. ^ Ченг, Ю .; Маймоне, М.В .; Matthies, L. (2006). «Марсты зерттеу роверлеріндегі визуалды одометрия». IEEE робототехника және автоматика журналы. 13 (2): 54–62. CiteSeerX  10.1.1.297.4693. дои:10.1109 / MRA.2006.1638016. S2CID  15149330.
  12. ^ Энгель, Якоб; Шёпс, Томас; Cremers, Daniel (2014). «LSD-SLAM: үлкен масштабты тікелей монокулярлық SLAM» (PDF). Флотта Д .; Пайдла Т .; Шиле Б .; Туйтелаарс Т. (ред.) Computer Vision. Computer Vision 2014 Еуропалық конференциясы. Информатикадағы дәрістер. 8690. дои:10.1007/978-3-319-10605-2_54.
  13. ^ Энгель, Якоб; Штурм, Юрген; Cremers, Daniel (2013). «Монокулярлы камераға арналған жартылай тығыз визуалды одометрия» (PDF). IEEE Computer Vision халықаралық конференциясы (ICCV). CiteSeerX  10.1.1.402.6918. дои:10.1109 / ICCV.2013.183.
  14. ^ Заман, М. (2007). «Бір камераны пайдалану арқылы жоғары дәлдіктегі салыстырмалы оқшаулау». Робототехника және автоматика, 2007. (ICRA 2007). Іс жүргізу. IEEE 2007 Халықаралық конференциясы. дои:10.1109 / ROBOT.2007.364078.
  15. ^ Заман, М. (2007). «Екі камераның көмегімен жоғары ажыратымдылықты салыстырмалы оқшаулау». Робототехника және автономды жүйелер журналы (JRAS). 55 (9): 685–692. дои:10.1016 / j.robot.2007.05.008.
  16. ^ а б c Ирани М .; Руссо, Б .; Peleg S. (маусым 1994). «Кескінді тұрақтандыруды қолдана отырып, эго-қозғалысты қалпына келтіру» (PDF). IEEE Computer Society конференциясы - компьютерлік көзқарас және үлгіні тану: 21–23. Алынған 7 маусым 2010.
  17. ^ Бургер, В .; Бхану, Б. (қараша 1990). «Перспективалық кескіндер дәйектілігінен 3 өлшемді қозғалыс шамасын бағалау». Үлгіні талдау және машиналық интеллект бойынша IEEE транзакциялары. 12 (11): 1040–1058. дои:10.1109/34.61704. S2CID  206418830.
  18. ^ Шакерния, О .; Видал, Р .; Шанкар, С. (2003). «Артқы проекция ағынының бағытталуы бойынша қозғалуды бағалау» (PDF). Компьютерлік көру және үлгіні тану бойынша семинар. 7: 82. CiteSeerX  10.1.1.5.8127. дои:10.1109 / CVPRW.2003.10074. S2CID  5494756. Алынған 7 маусым 2010.
  19. ^ Тян, Т .; Томаси, С .; Хигер, Д. (1996). «Egomotion есептеу тәсілдерін салыстыру» (PDF). IEEE Computer Society конференциясы - компьютерлік көзқарас және үлгіні тану: 315. мұрағатталған түпнұсқа (PDF) 2008 жылғы 8 тамызда. Алынған 7 маусым 2010.
  20. ^ а б Милелла, А .; Siegwart, R. (қаңтар 2006). «Пиксельді қадағалауды және итеративті ең жақын нүктені пайдалану арқылы стерео-негізделген эго-қозғалысты бағалау» (PDF). IEEE компьютерлік көру жүйелері бойынша халықаралық конференция: 21. мұрағатталған түпнұсқа (PDF) 2010 жылғы 17 қыркүйекте. Алынған 7 маусым 2010.
  21. ^ Олсон, Ф. Ф .; Мэттис, Л .; Шопперлер, М .; Maimoneb M. W. (маусым 2003). «Стерео эго-қозғалысты қолданатын Rover навигациясы» (PDF). Робототехника және автономды жүйелер. 43 (9): 215–229. дои:10.1016 / s0921-8890 (03) 00004-6. Алынған 7 маусым 2010.
  22. ^ Судин Динеш, Котесвара Рао, К. Унникришнан, М. Бринда, В. Лалитамбика, В.Р. ; Декане, М.В. «Планетарлық барлау роверлері үшін визуалды одометрия алгоритмінің жетілдірілуі «. IEEE Халықаралық байланыс, басқару, сигналдарды өңдеу және есептеу қосымшаларының дамушы тенденциялары туралы конференция (C2SPCA), 2013 ж.