Virtual Inverse Perspective Mapping for Simultaneous Pose and Motion Estimation

要約

地面を移動するロボットに搭載された単眼カメラの地面に対する姿勢と動きの自動推定方法を提案します。
フレームワークは、非常に正確な画像登録技術による変位計算のために画像に複数のパッチを設定することにより、機能ベースの方法と画像登録ベースの方法の両方から恩恵を受ける準高密度アプローチを採用しています。
精度を向上させるために、精緻化ステップで仮想逆遠近法マッピング (IPM) を導入して、画像登録に対する遠近効果を排除します。
ポーズとモーションは、仮想 IPM を介した幾何学的バンドル調整の定式化によって、共同かつロバストに推定されます。
従来のビジュアル オドメトリ法とは異なり、提案手法は地上移動ロボットに搭載されたカメラの構成を利用して地面に対する姿勢と動きを直接推定するため、累積誤差がありません。
フレーム間隔と近くの地面はほぼ平坦です。
短時間のカメラブレでも、ピッチ角とロール角の相対平均誤差は約 1.0 度、移動距離の絶対平均誤差は 0.3 mm になる実験を行いました。

要約(オリジナル)

We propose an automatic method for pose and motion estimation against a ground surface for a ground-moving robot-mounted monocular camera. The framework adopts a semi-dense approach that benefits from both a feature-based method and an image-registration-based method by setting multiple patches in the image for displacement computation through a highly accurate image-registration technique. To improve accuracy, we introduce virtual inverse perspective mapping (IPM) in the refinement step to eliminate the perspective effect on image registration. The pose and motion are jointly and robustly estimated by a formulation of geometric bundle adjustment via virtual IPM. Unlike conventional visual odometry methods, the proposed method is free from cumulative error because it directly estimates pose and motion against the ground by taking advantage of a camera configuration mounted on a ground-moving robot where the camera’s vertical motion is ignorable compared to its height within the frame interval and the nearby ground surface is approximately flat. We conducted experiments in which the relative mean error of the pitch and roll angles was approximately 1.0 degrees and the absolute mean error of the travel distance was 0.3 mm, even under camera shaking within a short period.

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