Ein Modell für Multiview-Restkovarianzen basierend auf perspektivischer Deformation
In dieser Arbeit leiten wir ein Modell für die Kovarianz der visuellen Residuen in Multi-View-SfM-, Odometrie- und SLAM-Setups ab. Der Kern unseres Ansatzes ist die Formulierung der Kovarianzen der Residuen als eine Kombination aus geometrischen und photometrischen Rauschquellen. Und unser wichtigster neuer Beitrag ist die Ableitung eines Terms, der modelliert, wie lokale 2D-Felder unter perspektivischer Deformation leiden, wenn 3D-Oberflächen um einen Punkt herum abgebildet werden. Zusammen ergibt dies eine effiziente und allgemeine Formulierung, die nicht nur die Genauigkeit von merkmalsbasierten und direkten Methoden verbessert, sondern auch dazu verwendet werden kann, genauere Maße für die Zustandsentropie und damit besser fundierte Schwellenwerte für die Punktsichtbarkeit zu schätzen. Wir validieren unser Modell mit synthetischen und realen Daten und integrieren es in die photometrische und merkmalsbasierte Bündelanpassung, wodurch deren Genauigkeit mit einem vernachlässigbaren Overhead verbessert wird.
Alejandro Fontán, Laura Oliva, Javier Civera und Rudolph Triebel
Ein Modell für Multiview-Restkovarianzen basierend auf perspektivischer Deformation
IEEE Robotik und Automatisierung Briefe 2022
Entwurf des Papiers:
https://arxiv.org/abs/2202.00765
DLR (CC BY-NC-ND 3.0)