An Online Self-calibrating Refractive Camera Model with Application to Underwater Odometry

要約

この研究では、水などの屈折媒体のカメラ モデルと、水中視覚慣性オドメトリにおけるそのアプリケーションを紹介します。
モデルはリアルタイムで自己調整され、既知の対応関係や調整ターゲットはありません。
これは、歪みモデル (屈折率 $n$ と半径ピクセル座標に依存) と仮想ピンホール モデル ($n$ の関数として) として分離可能です。
エピポーラ制約を利用して自己校正公式を導き出し、屈折率を推定し、その後歪みを補正します。
カメラと慣性センシングを統合した水中ロボットを使用した実験研究を通じて、このモデルは、屈折率の正確な推定と、条件の拡張範囲におけるロバストなオドメトリ推定に対するその利点に関して検証されました。
最後に、媒質間の移行とオンラインでの屈折率の変化の推定を示し、これにより屈折媒質全体にわたるコンピューター ビジョン タスクが可能になります。

要約(オリジナル)

This work presents a camera model for refractive media such as water and its application in underwater visual-inertial odometry. The model is self-calibrating in real-time and is free of known correspondences or calibration targets. It is separable as a distortion model (dependent on refractive index $n$ and radial pixel coordinate) and a virtual pinhole model (as a function of $n$). We derive the self-calibration formulation leveraging epipolar constraints to estimate the refractive index and subsequently correct for distortion. Through experimental studies using an underwater robot integrating cameras and inertial sensing, the model is validated regarding the accurate estimation of the refractive index and its benefits for robust odometry estimation in an extended envelope of conditions. Lastly, we show the transition between media and the estimation of the varying refractive index online, thus allowing computer vision tasks across refractive media.

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