Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.
Визуальная одометрия (ВО) приобретает все большее значение как важный компонент сложных интегрированных навигационных систем в робототехнических приложениях, таких как беспилотные летательные аппараты (БПЛА) или самоуправляемые автомобили. Для решения проблемы VO используются различные датчики, такие как монокулярные или стереокамеры, RGB-D камеры или сочетание любого из них с инерциальным измерительным устройством (IMU). Традиционный подход заключается в обнаружении и сопоставлении особенностей точек между последовательными кадрами, а затем в оценке движения камеры путем минимизации ошибки репроекции между точками наблюдения и проекции. В этом случае эффективность данного подхода ухудшается в сценах с низкой текстурой, где трудно найти большое количество или хорошо распределенные особенности изображения. В отличие от этого, линейные сегменты обычно в изобилии присутствуют в сценах, созданных человеком, и характеризуются регулярными структурами с богатыми краями и линейными формами. Обработка сегментов линий на изображениях не так проста, как обработка точек, поскольку их трудно представить, а также они требуют большой вычислительной нагрузки в задачах обнаружения и сопоставления, поэтому было предложено лишь несколько решений, которые едва достигают спецификаций реального времени. Поэтому исследование этой проблемы представляет большую практическую ценность и интерес.
Мы знаем, что точку в трехмерном пространстве очень легко представить трехмерным вектором — точкой, имеющей только три степени свободы. Но линия имеет четыре степени свободы, и проблема может быть более сложной. Линия в трехмерном евклидовом пространстве определяется двумя различными точками на ней или двумя плоскостями, содержащими линию. Для эффективного параметрирования линии в трехмерном (3D) пространстве были предложены некоторые методы. Сола [5] обобщил несколько методов представления линии, включая Плюккеровы координаты, привязанные линии Плюккера, линию однородных точек и др.
Поскольку 3D линия может быть инициализирована двумя пространственными точками, мы предполагаем, что их однородные координаты однородные координаты представлены как . Тогда Плюккеровы координаты могут быть построены следующим образом:
который является 6-мерным вектором, состоящим из и . — вектор направления линии; n — вектор нормали плоскости, определяемой линией и началом координат.
Поскольку трехмерная линия имеет только четыре степени свободы, координаты Плюккера слишком параметризованы. При оптимизации графа дополнительные степени свободы увеличат вычислительные затраты и приведут к численной неустойчивости системы. Поэтому Бартоли предложил ортонормальное представление с минимальными четырьмя параметрами. Мы можем получить ортонормальное представление из координат Плюккера:
Ортонормированное представление линии состоит из:
Результаты экспериментов показывают, что система визуальной навигации, также известная как визуальная одометрия, становится более стабильной и надежной после включения использования характеристик линии. Различная геометрическая информация в окружающей среде может быть использована более полно, что позволяет уменьшить относительную ошибку навигационной системы и достичь лучших результатов локализации. Это показывает, что исследование имеет хорошие перспективы и будущее.
