Rendering the Directional TSDF for Tracking and Multi-Sensor Registration with Point-To-Plane Scale ICP

要約

RGB-D 画像からの高密度のリアルタイム追跡とマッピングは、ナビゲーションや操作など、多くのロボット アプリケーションにとって重要なツールです。
最近発表された Directional Truncated Signed Distance Function (DTSDF) は、通常の TSDF を拡張したものであり、より一貫したマップと改善された追跡パフォーマンスの可能性を示しています。
この作業では、DTSDF から深度画像とカラー画像をレンダリングする方法を提示し、確立されたトラッカーで通常の TSDF を完全に置き換えるものにします。
十分に確立されたデータセットでアルゴリズムを評価し、この方法によって追跡パフォーマンスが向上し、マップされたシーンの再利用性が向上することを観察します。
さらに、カラー インテグレーションを追加することで、隣接するサーフェスでの色の正確性を大幅に向上させます。
フレームからキーフレームへの測光誤差の最小化と組み合わせたICPの新しい定式化により、追跡結果がさらに改善されます。
最後に、さまざまなスケール ファクターを使用したマルチセンサー シナリオでポーズの事前確率を調整するための Sim3 ポイント ツー プレーン ICP を紹介します。

要約(オリジナル)

Dense real-time tracking and mapping from RGB-D images is an important tool for many robotic applications, such as navigation and manipulation. The recently presented Directional Truncated Signed Distance Function (DTSDF) is an augmentation of the regular TSDF that shows potential for more coherent maps and improved tracking performance. In this work, we present methods for rendering depth- and color images from the DTSDF, making it a true drop-in replacement for the regular TSDF in established trackers. We evaluate the algorithm on well-established datasets and observe that our method improves tracking performance and increases re-usability of mapped scenes. Furthermore, we add color integration which notably improves color-correctness at adjacent surfaces. Our novel formulation of combined ICP with frame-to-keyframe photometric error minimization further improves tracking results. Lastly, we introduce Sim3 point-to-plane ICP for refining pose priors in a multi-sensor scenario with different scale factors.

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