パノラマ直接LiDAR支援ビジュアルオドメトリ
Panoramic Direct LiDAR-assisted Visual Odometry
360度パノラマ画像とLiDARの疎な深度を直接法で統合し、広い視野を活かしてオドメトリの追跡精度とロバスト性を高める手法を提案。
著者: Qirui Hu, Zikang Yuan, Tianle Xu, Xiaoxiang Wang, Jinni Geng, Xin Yang
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Enhancing visual odometry by exploiting sparse depth measurements from LiDAR is a promising solution for improving tracking accuracy of an odometry. Most existing works utilize a monocular pinhole camera, yet could suffer from poor robustness due to less available information from limited field-of-view (FOV). This paper proposes a panoramic direct LiDAR-assisted visual odometry, which fully associates the 360-degree FOV LiDAR points with the 360-degree FOV panoramic image datas. 360-degree FOV panoramic images can provide more available information, which can compensate inaccurate pose estimation caused by insufficient texture or motion blur from a single view. In addition to constraints between a specific view at different times, constraints can also be built between different views at the same moment. Experimental results on public datasets demonstrate the benefit of large FOV of our panoramic direct LiDAR-assisted visual odometry to state-of-the-art approaches.
関連論文
- 球面バンドル調整ガイド付き教師なし深度学習によるスケール整合単眼魚眼ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ
- ROEVO: RGB-Dカメラを用いたロバストな組織化エッジ特徴に基づくビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ
- スパース点群出力を備えた深層イベントビジュアルオドメトリの拡張ビジュアルオドメトリ
- HyVGGT-VO: フィードフォワードモデルと密結合したハイブリッド高密度ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ
- RGB-Dカメラを用いた高速軽量な非反復型ビジュアルオドメトリビジュアルオドメトリ
- 屋内環境向け連続3Dガウスマップを用いた直接スパースオドメトリビジュアルオドメトリ
