Исследование зависимости точности одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры от погрешностей, вносимых датчиками мобильного устройства

Исследование зависимости точности одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры от погрешностей, вносимых датчиками мобильного устройства

Автор: Мясников Владислав Валерьевич, Дмитриев Егор Андреевич

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 3 т.43, 2019 года.

Бесплатный доступ

Задача одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) с использованием монокулярной системы наблюдения - одна из наиболее известных и сложных, затрагивающая целый ряд научных направлений: робототехнику, компьютерное зрение и виртуальную реальность. Настоящая работа направлена на решение проблемы SLAM в рамках мобильного устройства, оснащённого, наряду с монокулярным оптическим сенсором (камерой), также инерционными датчиками (гироскоп и акселерометр) и цифровым компасом. Последние позволяют получать дополнительную оценку положения и ориентации мобильного устройства. Цель работы - оценить потенциальную пригодность и эффективность использования дополнительной информации, предоставляемой указанными датчиками мобильного устройства типа смартфона, с точки зрения точности получаемого решения и/или снижения временных затрат на его получение. Экспериментальная часть исследования, включающая как модельные, так и натурные эксперименты, позволила определить требования к допустимым погрешностям, вносимым датчиками мобильного устройства. Для конкретной модели мобильного устройства показано, что электронный компас удовлетворяет этим требованиям, в то время как погрешности инерционных датчиков, используемых для определения перемещений, оказываются неприемлемо большими.

Еще

Визуальная одометрия, реконструкция сцены, мобильное устройство, инерционные датчики, компас

Короткий адрес: https://sciup.org/140246477

IDR: 140246477   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-492-503

Список литературы Исследование зависимости точности одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры от погрешностей, вносимых датчиками мобильного устройства

  • Хорн, Б.К.П. Зрение роботов / Б.К.П. Хорн; пер. с англ. - М.: МИР, 1989. - 489 с.
  • Форсайт, Д. Компьютерное зрение. Современный подход / Д. Форсайт, Ж. Понс; пер. с англ. - M.: Вильямс, 2004. - 928 с. - ISBN: 0-13-085198-1
  • Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Д. Стокман; пер. с англ. - М.: Бином, Лаборатория знаний, 2015. - 763 с.
  • Durrant-Whyte, H.F. Simultaneous localisation and mapping (SLAM): Part I. The essential algorithms / H.F. Durrant-Whyte, T. Bailey // IEEE Robotics and Automation Magazine. - 2006. - Vol. 13, Issue 2. - P. 99-110.
  • Durrant-Whyte, H.F. Simultaneous localisation and mapping (SLAM): Part II. State of the art / H.F. Durrant-Whyte, T. Bailey // IEEE Robotics and Automation Magazine. - 2006. - Vol. 13, Issue 3. - P. 108-117.
  • Cadena, C. Past, present, and future of simultaneous localization and mapping: Toward the robust-perception age / C. Cadena, L. Carlone, H. Carrillo, Y. Latif, D. Scaramuzza, J. Neira, I. Reid, J.J. Leonard // IEEE Transactions on Robotics. - 2016. - Vol. 32, Issue 6. - P. 1309-1332.
  • Younes, G. Keyframe-based monocular SLAM: design, survey, and future directions / G. Younes, D. Asmar, E. Shammas, J. Zelek // Robotics and Autonomous Systems. - 2017. - Vol. 98. - P. 67-88.
  • Гошин, Е.В. Решение задачи автоколибровки камеры с использованием метода согласованной идентификации / E.В. Гошин, В.А. Фурсов // Компьютерная оптика. - 2012. - Т. 36, № 4. - С. 605-611.
  • Котов, А.П. Технология оперативной реконструкции трёхмерных сцен по разноракурсным изображениям / А.П. Котов, В.А. Фурсов, Е.В. Гошин // Компьютерная оптика. - 2015. - Т. 39, № 4. - С. 600-605. -
  • DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-600-605
  • Мясников, В.В. Модельно-ориентированный дескриптор поля градиента как удобный аппарат распознавания и анализа цифровых изображений / В.В. Мясников // Компьютерная оптика. - 2012. - Т. 36, № 4. - С. 596-604.
  • Fischler, M.A. Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography / M.A. Fischler, R.C. Bolles // Communications of the ACM. - 1981. - Vol. 24, Issue 6. - P. 381-395.
  • Levenberg, K.A. A method for the solution of certain non-linear problems in least squares / K.A. Levenberg // Quarterly of Applied Mathematics. - 1944. - Vol. 2, Issue 2. - P. 164-168.
  • Marquardt, D. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters / D. Marquardt // SIAM Journal on Applied Mathematics. - 1963. - Vol. 11, Issue 2. - P. 431-441.
  • Montemerlo, M. FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem / M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller, B. Wegbreit // Proceedings of the AAAI National Conference on Artificial Intelligence. - 2002. - P. 593-598.
  • Klein, G. Parallel tracking and mapping for small AR workspaces / G. Klein, D. Murray // 2007 6th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). - 2007. - P. 225-234.
  • Engel, J. Semi-dense visual odometry for a monocular camera / J. Engel, J. Sturm, D. Cremers // 2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). - 2013. - P. 1449-1456.
  • Engel, J. LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM / J. Engel, J. Schops, D. Cremers // European Conference on Computer Vision (ECCV). - 2014. - P. 834-849.
  • Mur-Artal, R. ORB-SLAM: A versatile and accurate monocular SLAM / R. Mur-Artal, J.M.M. Montiel, J.D. Tardos // IEEE Transactions on Robotics. - 2015. - Vol. 31, Issue 5. - P. 1147-1163.
  • Newcombe, R.A. DTAM: dense tracking and mapping in real-time / R.A. Newcombe, S.J. Lovegrove, A.J. Davison // IEEE International Conference on Computer Vision. - 2011. - P. 2320-2327.
  • Stühmer, J. Real-time dense geometry from a handheld camera / J. Stühmer, S. Gumhold, D. Cremers // Pattern Recognition (DAGM). - 2010. - P. 11-20.
  • Transkanen, P. Live metric 3D reconstruction on mobile phones / P. Tanskanen, K. Kolev, L. Meier, F.C. Paulsen, O. Saurer, M. Pollefeys // 2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). - 2013. - P. 65-72.
  • Roxas, M. Real-time simultaneous 3D reconstruction and optical flow estimation / M. Roxas, T. Oishi // IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). - 2018. - P. 885-893.
  • Schuster, R. Dense scene flow from stereo disparity and optical flow / R. Schuster, O. Wasenmüller, S. Didier // Computer Science in Cars Symposium. - 2018.
  • Kummerle, R. On measuring the accuracy of SLAM algorithms / R. Kummerle, B. Steder, C. Dornhege, M. Ruhnke, G. Grisetti, C. Stachniss, A. Kleiner // Autonomous Robots. - 2009. - Vol. 27, Issue 4. - P. 387-407.
  • Ma, Z. Experimental evaluation of mobile phone sensors / Z. Ma, Y. Qiao, B. Lee, E. Fallon // 24th IET Irish Signals and Systems Conference (ISSC 2013). - 2013. - 49 (8 p.).
  • Kok, M. Using inertial sensors for position and orientation estimation / M. Kok, J.D. Hol, T.B. Schon // Foundations and Trends in Signal Processing. - 2017. - Vol. 11, Issues 1-2. - P. 1-153.
  • Titterton, D.H. Strapdown inertial navigation technology / D.H. Titterton, J.L. Weston. - London, UK, Reston, Virginia: Institution of Engineering and Technology, 1996. - 558 p. -
  • ISBN: 978-0-86341-358-2
  • Android. Source. Develop. Sensor Types [Electronical Resource]. - URL: https://source.android.com/devices/sensors/sensor-types#rotation_vector (дата обращения 15.05.2019).
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©