DynPL-SVO: A New Method Using Point and Line Features for Stereo Visual Odometry in Dynamic Scenes

要約

ステレオ ビジュアル オドメトリは、ロボットがステレオ カメラを使用してその位置と方向を追跡する場合に広く使用されています。
アプローチのほとんどは、ステレオ画像のシーケンスに沿ったポイント フィーチャのマッチングと追跡に基づいて、モバイル ロボットの動きを回復しました。
しかし、テクスチャの少ないダイナミックなシーンでは、モーション推定に十分なロバストな静的ポイント フィーチャがないため、これまでの多くの作業でロボットのモーションを再構築できませんでした。
ただし、このようなテクスチャの少ない動的なシーンでは、線の特徴を検出できます。
この論文では、$dynamic$ $grid$ アルゴリズムとライン フィーチャの垂直方向と水平方向の両方の情報を含むコスト関数を使用したステレオ ビジュアル オドメトリである DynPL-SVO を提案しました。
ステレオカメラの動きは、点と線の特徴の再投影誤差のレーベンバーグ・マルカード最小化によって得られました。
KITTI および EuRoC MAV データセットに関する実験結果は、DynPL-SVO が、特に低テクスチャで動的なシーンにおいて、より堅牢で正確なモーション推定を生成することにより、他の最先端システムと比較して競争力のあるパフォーマンスを発揮することを示しました。

要約(オリジナル)

Stereo visual odometry is widely used where a robot tracks its position and orientation using stereo cameras. Most of the approaches recovered mobile robotics motion based on the matching and tracking of point features along a sequence of stereo images. But in low-textured and dynamic scenes, there are no sufficient robust static point features for motion estimation, causing lots of previous work to fail to reconstruct the robotic motion. However, line features can be detected in such low-textured and dynamic scenes. In this paper, we proposed DynPL-SVO, a stereo visual odometry with the $dynamic$ $grid$ algorithm and the cost function containing both vertical and horizontal information of the line features. Stereo camera motion was obtained through Levenberg-Marquard minimization of re-projection error of point and line features. The experimental results on the KITTI and EuRoC MAV datasets showed that the DynPL-SVO had a competitive performance when compared to other state-of-the-art systems by producing more robust and accurate motion estimation, especially in low-textured and dynamic scenes.

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