武汉大学 东北大学提出基于平面规律的直接稀疏视觉惯性里程计
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#论文# PVI-DSO: Leveraging Planar Regularities for Direct Sparse Visual-Inertial Odometry
论文地址:https://arxiv.org/abs/2204.02635
作者单位:武汉大学 东北大学
基于直接法的单目视觉惯性里程计(VIO)可以利用图像中所有可用像素来估计相机运动并重建环境。更稠密的地图重建提供了更多的环境信息,更容易提取结构和平面规律。本文提出了一种利用平面规律(PVI-DSO)的单目直接稀疏视觉惯性里程计。该系统从三维点云生成的三维网格中检测共面信息,并利用共面参数引入共面约束。为了减少计算量和提高紧凑性,直接将平面距离代价作为平面参数的先验信息。我们在公共数据集上进行消融实验,并将我们的系统与其他最先进的算法进行比较。实验结果验证了利用平面信息可以提高基于直接方法的VIO系统的精度。
本文贡献如下:
1、据我们所知,PVI-DSO是第一个融合共面约束的直接稀疏视觉惯性里程计
2、我们在直接法中引入共面点参数化来构造光度误差约束。本文所采用的平面距离代价将共面约束转化为平面先验,在不增加额外计算代价的情况下,可以在优化过程中强制执行共面约束。
3、我们在具有挑战性的EuRoC和TUMVI数据集上设计了大量的实验。实验结果表明,将IMU约束和共面规律融合到直接方法中的PVI-DSO方法优于现有方法。
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