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    【ipaper】 An Overview to Visual Odometry and Visual SLAM: Applications to Mobile Robotics 第五部分

    Localization

    Stereo Vision Versus Monocular Vision

    Stereo Visual Odometry

    在双目视觉中,在单个时间步长(single time-step)中通过三角测量重建3D信息,同时观察在空间上被已知基线距离分开的左右图像的特征。在Stereo VO中,通过观察两个连续帧(in both right and left images)中的特征来估计运动。以下步骤概述了使用3D to 2D运动估计的stereo VO的常用过程:

    • 1、在时间 I 中,提取并匹配 right frame FR(I)left frame FL(I) ,在3D中通过三角测量重构点(reconstruct points)。
    • 2、将这些功能与下一帧 FR(I + 1)FL(I + 1) 中的相应功能相匹配。
    • 3、Estimate the transformation 这个转换(transformation)给出了一个相机的图像(左或者右边)所观察到的特征与将该转换应用到了当前帧之后,前一帧重建的3D点之间的最小平方差(SSD)(见公式二):
    img_d5401458bde4860304fb5f8c3b2289f2.png
    公式二
    • 4、使用RANSAC优化,仅基于内部点重新计算转换。 (参见“Refining the Transformation Using ICP”部分)
    • 5、将获得的变换与先前估计的全局变换连接起来。
    • 6、在每一个迭代时间内,重复以上步骤。

    Monocular Visual Odometry

    对于通过三角测量在3D中重建特征点,需要在连续帧(时间分离帧)中观察它们。在monocular VO中,需要在至少三个不同的帧中观察特征点(观察第一帧中的特征,重新观察并在第二帧中三角形化为三维点,然后计算第三帧中的变换)。monocular VO的一个主要问题是尺度模糊问题。与双目视觉系统不同,双目视觉系统可以得到最开始的两个帧的变换(旋转和平移)而单目视觉中前两个连续帧之间的变换并不能完全得到(比例未知),通常情况下将它设置为一个预定值。因此,重建的3D点以及对应的变换都是相对于前两帧之间的初始预定义比例的。除非有关于3D结构或初始变换的附加信息可用,否则无法获得全局尺度。[89]讲到,可以使用其他的传感器(Imu,车轮编码器,GPS)收集那些所需要的信息。monocular VOstereo VO的流程基本相似,但是monocular VO的特征点的三角测量发生在不同的时间(连续帧)

    使用3D到2D运动估计的monocular VO的可能的过程在以下步骤中描述:

    • 1、在 time step I 中提取第一帧 FI 的特征,并且指定描述符。
    • 2、提取下一帧 FI+1 的特征,并且指定描述符。
    • 4、匹配两个连续帧之间的特征,使用5点算法(5-point algorithm)[86]估计前两帧之间的变换(使用预定义比例),并使用此变换对相应点进行三角测量(3D点将达到假设的比例)。
    • 4、提取 接下来的 FI+2 帧的特征,将它与先前帧中提取的特征进行匹配。
    • 5、使用RANSAC优化匹配并估计转换,该转换给出当前帧 FI + 2 中观察到的特征与应用之后从前两帧重建的重新投影3D点之间的最小平方差之和(SSD)(见方程2)。这个过程称为透视N点(PnP)算法[74]。
    • 6、使用估计的变换将FI + 1FI + 2之间的匹配到的特征对三角化为3D点。
    • 7、设置 I = I + 1 ,每次迭代从步骤4开始重复。

    Visual Odometry Based on Optical Flow Methods

    光流计算用作局部图像运动的替代测量(surrogate measurement)。通过分析图像平面中的运动对象的投影时空模式来计算光流,并且其在像素处的值指定该像素在连续图像中移动了多少。
    光流测量物体和观察者之间的相对运动[47],并且可用于估计移动机器人或相机相对于其环境的运动。
    光流的计算基于强度一致性(Intensity Coherence assumption)的假设,该假设表明投影在两个连续图像上的点的图像亮度是(最严格的假设)常数或(最弱假设)几乎恒定[7]。这种假设产生了众所周知的光流约束:

    img_b556db0a64d0b7c849028e19c5711f48.png
    光流约束

    其中 VxVyxy 光流分量。已经提出了许多使用运动约束方程来解决光流问题的算法(参见[115]以获得当前方法的列表)。

    计算出每个像素的2D位移 (u,v) 后,可以完全恢复3D摄像机运动。Irani等人.[60]描述了用于纠正相机的6DOF运动参数的等式,其包括三个平移 (Tx,Ty,Tz) 和三个旋转分量 (Ωx,Ωy,Ωz)。他们的方法基于以下方程式:

    img_2eb6d1b1ceb217212be93851360b67a6.png
    公式六

    其中 fc 是相机的焦距,(x,y) 是3D点 (X,Y,Z) 的图像坐标。

    假设深度Z是已知的,则存在六个未知数,并且至少需要三个点来完全约束变换。但是在许多情况下会添加额外的限制,例如在平面上移动,这样会减少 DOF 和所需要的最少点数。

    参考文献

    [7].Bab-Hadiashar, A., Suter, D.: Robust optic flow computation. Int. J. Comput. Vis. 29(1), 59–77 (1998)

    [47].Gibson, J.: The Senses Considered as Perceptual Systems. Houghton Mifflin Co, Boston (1966)

    [74].Lepetit, V., Moreno-Noguer, F., Fua, P.: EPNP: an accurate O(n) solution to the PnP problem. Int. J. Comput. Vis. 81(2), 155–166 (2009)

    [86].Nister, D.: An efficient solution to the five-point relative pose problem. In: Proceedings of 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, Part II, p. 195

    [89].Nützi, G., Weiss, S., Scaramuzza, D., Siegwart, R.: Fusion of IMU and vision for absolute scale estimation in monocular slam. J. Intell. Robot. Syst. 61(1), 287–299 (2011)

    [115].Xu, L., Jia, J., Matsushita, Y.: Motion detail preserving optical flow estimation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 34(9), 1744–1757 (2012)

    [60]Irani, M., Rousso, B., Peleg, S.: Recovery of ego-motion using region alignment. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 19(3), 268–272 (1997)

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    如前面几篇,Localization 已经讲完了,下一篇开始讲 Mapping,敬请期待吧 :D.

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    【ipaper】 An Overview to Visual Odometry and Visual SLAM: Applications to Mobile Robotics 第三部分

    Related Work(相关工作)

    Visual SLAM

    正如我们在介绍部分中所描述的那样,SLAM是机器人在未知环境中localize并且同步构建其周围环境的一种方式。SLAM 在过去的几十年中得到了广泛的研究[48, 66, 91],有了许多使用不同传感器的不同的解决方案,包括声纳传感器[71],红外传感器[1]和激光扫描仪(LASER scanners)[26]。最近人们对基于视觉的SLAM (V_SLAM)的兴趣增加,因为与激光扫描仪相比,低成本的视频传感器提供了更加丰富的视觉信息。然而视觉SLAM需要更高的计算成本和更复杂的算法来处理图像和提取必要的信息。随着CPU 和GPU技术的最新发展,实时实现所需要的复杂算法不再是不可克服的问题。实际上,各种使用不同的视觉传感器的解决方案例如monocular[28],stereo[78],omni-directional[70], time of flight (TOF)[103],和RGBD cameras[56]已经被提出。

    Davison等人提出了一种开创性的V-SLAM解决方案[28]。他们使用单个单目相机,通过使用Shi和Tomasi算子[103]提取环境的稀疏特征并使用归一化的平方差相关性匹配(normalized sum-of-squared difference correlation)新特征来构建地图。单目镜相机的使用意味着无法获得结构的绝对比例,并且必须校准相机。此外,由于扩展卡尔曼滤波器(EKF)用于状态估计,因此仅提取和跟踪有限数量的特征以降低EKF的计算成本。
    Se等人[56]提出了一种基于视觉的移动机器人定位和映射方法,使用SIFT [77]进行特征提取。

    一种将摄像头向上指向天花板来研究V_SLAM的特定情况,称为cv_SLAM(Ceiling Vision SLAM)。与正面视图V-SLAM相比,cv-SLAM的优点是:与移动的障碍物和遮挡物的相互作用较少,对特征的稳定观察以及天花板通常具有高度纹理和丰富的视觉信息。Jeong等.[63,64]是第一个提出cv-SLAM方法的人,他们使用了一个向上指向天花板的单目摄像机。使用Harris角点探测器[53]提取天花板上的角点特征。然后使用界标定向估计技术来使用NCC方法对准和匹配当前观察到的和先前存储的地标。其他研究人员[23,24,58,59]也采用了不同的特征提取和数据关联技术(DA),对v-SLAM进行了各种研究。

    最近,人们现在越来越关注环境的密集3D重建,而不是稀疏的2D和3DSLAM问题。Newcombe和Davison [85]成功地使用单个单目相机实时获得了密集的环境3D模型。然而,他们的方法仅限于小而高度纹理化的环境。Henry等人[56],是第一个实现采用RGB-D相机(即Microsoft Kinect)的RGB-D建图方法。他们利用这些信息获得了密集的3D重建环境并估计了6自由度(6DOF)相机姿态。他们从每个帧中提取特征来自加速段测试(FAST)[96]特征,使用Calonder描述符[12]将它们与前一帧中的特征进行匹配,并执行RANSAC对齐步骤,获取特征匹配的子集(内点)这对应于一致的刚性变换[56]。该变换用作迭代最近点(ICP)[12]算法的初始猜测,该算法改进了RANSAC获得的变换。应用稀疏捆绑调整(SBA)[76]以获得全局一致的建图,并且通过将当前帧与先前收集的关键帧匹配来回环检测loop closure。同样,Endres等人。 [41]提出了一种RGB-D-SLAM方法,它使用SIFT,SURF [10]和ORB [97]特征描述符代替FAST特征。他们还使用pose-graph optimization优化技术代替Bundle Adjustment捆绑调整进行全局优化。Du等人[34]实现了RGB-D SLAM系统,该系统结合了在线用户交互和反馈,允许系统从可能由快速摄像机移动引起的失败中恢复。Audras等[5]提出了一种基于外观的RGB-D SLAM,它避免了易出错的特征提取和特征匹配步骤。

    Newcombe等[61,84]提出了使用RGB-D相机的仅深度(depth only)的建图算法。他们开发了一种ICP变体方法,将当前测量值与完整增长的表面模型相匹配,而不是匹配连续帧。他们还分割异常值(例如移动人类)并将场景划分为前景和背景。这允许用户与场景交互而不会降低估计的变换的准确性,并且证明了他们的方法在许多增强现实应用中的可用性。他们的方法的主要缺点是它仅限于小型环境。Whelan等人,[113]概述了这个问题,并提出了对KinectFusion的扩展,使该方法能够mapping更大的环境。这是通过允许由KinectFusion算法映射的环境区域动态变化来实现的。

    Bachrach等,[8]提出了一种用于无人驾驶飞行器的VO和SLAM系统(UAV)使用RGB-D相机,其依赖于从不同金字塔等级的连续预处理图像中提取FAST特征,随后是初始旋转估计,其限制了用于特征匹配的搜索窗口的大小。通过找到描述符向量之间的相互最小的平方差(SSD)得分(80字节描述符,包括特征周围的9×9像素块的亮度值并省略右下像素)来执行匹配。还应用贪婪算法来细化匹配并获得内部集合,然后使用这些集合来估计帧之间的运动。为了减少运动估计中的漂移,他们建议将当前帧与所选择的关键帧匹配,而不是匹配连续的帧。Hu 等人,[57]概述了由于RGB-D相机的限制而在大房间中没有足够深度信息的问题。他们提出了一种切换算法,该算法在类似于Henry等人的[55]方法的RGB-D映射方法和基于深度信息的可用性的8点RANSAC单眼SLAM之间进行启发式选择。使用3D迭代稀疏局部子图连接滤波器(I-SLSJF)合并两个映射。Yousif等人。概述了包含有限纹理的映射环境的问题,因此,他们提出了一种方法[116,117],通过使用基于排序顺序统计的抽样方案仅使用深度信息进行注册来解决此问题,该抽样方案能够提取有用的注册点通过直接分析每个点的邻域和它们的法向量的方向。Kerl等人,[69]最近提出了一种使用光度和几何信息进行配准的方法。在他们的实现中,他们使用所有点进行注册并优化强度和深度误差。Keller等人近期提出的另一种方法。 [68]允许通过自动检测场景中的动态变化来动态环境的3D重建。Dryanovski等。 [33]提出了一种快速视觉测距和测绘方法,该方法从RGB-D图像中提取特征并使其与持久模型对齐,而不是帧到帧配准技术。通过这样做,他们避免使用密集数据,特征描述符向量,RANSAC对齐或基于关键帧的束调整(BA)。因此,他们能够使用单个线程并且无需GPU的帮助就能达到60Hz的平均性能。

    在前面,我们讨论了解决V-SLAM的各种方法问题。由于可用计算资源的限制,早期方法通常集中于稀疏2D和3D SLAM方法。最近,由于技术进步和有效优化方法的可用性,人们的兴趣已转向密集的环境3D重建。在下一节中,我们将讨论localization问题,并提出基于VO方法的不同localization技术。

    参考文献

    后续在一并总结吧。

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    【ipaper】 Visual Odometry 和Visual SLAM概述: 第一部分

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  • SLAM Visual odometry

    万次阅读 2019-12-14 12:14:20
    Visual odometry (image based only) Real-time simultaneous localisation and mapping with a single camera. A. J. Davison. ICCV 2003. Visual odometry. D. Nister, O. Naroditsky, and J. Bergen. CVPR 2004. ...

    Visual odometry (image based only)

    Real-time simultaneous localisation and mapping with a single camera. A. J. Davison. ICCV 2003.

    Visual odometry. D. Nister, O. Naroditsky, and J. Bergen. CVPR 2004.

    Real time localization and 3d reconstruction. E. Mouragnon, M. Lhuillier, M. Dhome, F. Dekeyser, and P. Sayd. CVPR 2006.

    Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces. G. Klein, D. Murray. ISMAR 2007.

    Real-Time 6-DOF Monocular Visual SLAM in a Large-scale Environments. H. Lim, J. Lim, H. Jin Kim. ICRA 2014.

    Direct Sparse Odometry, J. Engel, V. Koltun, D. Cremers, arXiv:1607.02565, 2016.

    Visual SLAM algorithms: a survey from 2010 to 2016, T. Taketomi, H. Uchiyama, S. Ikeda, IPSJ T Comput Vis Appl 2017.

    ∇SLAM: Dense SLAM meets Automatic Differentiation. K. M. Jatavallabhula, G. Iyer, L. Paull. arXiv:1910.10672, 2019.

    Direct Sparse Mapping J. Zubizarreta, I. Aguinaga and J. M. M. Montiel. arXiv:1904.06577, 2019.

    OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework Sumikura, Shinya and Shibuya, Mikiya and Sakurada, Ken. In Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia 2019

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  • 【ipaper】 Mapping | An Overview to Visual Odometry and Visual SLAM: Applications to Mobile Robotics 第六部分 Mapping 在大多数现实世界的机器人应用中,没有用于移动机器人定位和导航的地图。因此为了实现...

    【ipaper】 Mapping | An Overview to Visual Odometry and Visual SLAM: Applications to Mobile Robotics 第六部分

    Mapping

    在大多数现实世界的机器人应用中,没有用于移动机器人定位和导航的地图。因此为了实现完全的自主,生成环境的地图是自动驾驶车辆的重要功能之一。通常情况下,Mapping是一项具有挑战性的任务,最常用的Mapping表示如下:

    img_aaed521d7354d222d14627cdf396068c.png
    Fig4

    Fig4 不同的Mapping技术示例,. a Feature map. b Topological map. c Occupancy grid map [51]

    Metric Maps(尺度地图)

    Metric Maps中,环境用对象和固定参考框架之间的几何关系表示[92]。最常见的度量标准建图形式是:

    Feature Maps

    特征图[21]以稀疏的几何形状(例如点和直线)的形式表示环境,每个特征由一组参数描述,比如位置和几何形状。通过观察和检测特征,并且将这些特征与已经储存的地图进行比较来对环境进行建图。由于使用的是有限的稀疏对象来表示地图,那么它的计算成本相对较低,并且具有良好的地图管理算法适用于当前的应用。特征地图表示的主要缺点是它对错误数据关联的敏感性[9],(与地图中的特征错误的关联)。这在不考虑存储特征之间的相关性的数据关联技术中尤其明显。已经提出了针对该问题的DA解决方案,例如[83],并且在“Data Association”部分中更详细地讨论了这些解决方案。

    Occupancy Grids

    Occupancy Grids(占据栅格地图)[14,40]由单元阵列表示,其中每个单元(或图像中的像素)表示环境的区域。与只关心对象的形状和类型(基于特征)的Feature Maps不同,占据栅格地图只关心每个单元的占用概率。占用概率处于0到1之间。在占据栅格地图的建图过程中,测量的数据和储存的地图之间的数据关联是基于相似性的技术来执行的例如[9]。该方法的一个主要优点是其在路径规划和探索算法中很有用,其中占用的概率信息可以降低路径规划任务的复杂性。该方法的主要缺点是计算的复杂性,特别是对于大型的环境。通过降低地图的分辨率可以实现精度和计算成本之间的折衷,其中每个的小单元将代表更大的区域。

    Topological Maps

    与关注地点和地标之间几何关系的度量地图相比,拓扑图仅仅关注对象之间的邻接信息[35], 并且尽可能的避免度量信息。拓扑图通常由图graph表示,其中节点定义的是位置或地标并包含关于它们的独特信息并且节点之间连接为曲线,这些曲线包含了各个节点之间的邻接信息。拓扑图在以抽象形式表示大型环境时特别有用,其中仅保留必要的信息。这些信息包括的是环境中的一些高阶(high level)的特征比如,对象,门, 人和其他的语义信息。Fig4有拓扑图的简单示例。拓扑图的一个主要优点是它在图数据结构中的高级路径规划方法中的有用性,例如找到最短路径。通过将从传感器测量获得的信息与在每个节点处保留的各自的独特的信息进行比较来执行DA。例如,可以使用地点识别方法来执行DA,例如使用视觉词典(visual dictionary)[4]或其他高级特征匹配方法。当重新观察位置和检测循环闭合时,可以添加节点之间的附加约束。拓扑图的主要缺点之一是没有任何形式的度量定位测量[9],难以确保不同地点之间的可靠导航。诸如沿右壁或左壁的方法在许多应用中是足够的,比如说静态室内环境中导航(例如,所有门都是关闭的)。但是,仅依靠定性信息可能不足以在动态和混乱的环境中进行导航。另一个主要缺点是检测到错误DA的问题,其中机器人未能识别先前观察到的地点(可能是由于地点的小变化)或者将位置与不正确的地方相关联。在这种情况下,拓扑序列被破坏,机器人的位置信息将变得不准确[9]。

    度量地图(Metric Map)
      度量地图强调精确地表示地图中物体的位置关系,通常用稀疏(Sparse)与稠密(Dense)对其分类。稀疏地图进行了一定程度的抽象,并不需要表达所有的物体。例如,我们选择一部分具有代表意义的东西,称之为路标(Landmark),那么一张稀疏地图就是由路标组成的地图,而不是路标的部分就可以忽略掉。相对地,稠密地图着重于建模所有看到的东西。对于定位来说,稀疏路标地图就足够了。而用于导航时,则往往需要稠密的地图(否则撞上两个路标之间的墙怎么办?)。稠密地图通常按照某种分辨率,由许多个小块组成。对于二维度量地图是许多个小格子(Grid),而对于三维度量地图则是许多小方块(Voxel)。一般地,一个小块含有占据、空闲、未知三种状态,以表达该格内是否有物体。当查询某个空间位置时,地图能够给出该位置是否可以通过的信息。这样的地图可以用于各种导航算法,如A、D等,为机器人研究者所重视。但是我们也看到,这种地图需要存储每一个格点的状态,会耗费大量的存储空间,而且多数情况下地图的许多细节部分是无用的。另一方面,大规模度量地图有时会出现一致性问题。很小的一点转向误差,可能会导致两间屋子的墙出现重叠,使地图失效。
    --- 引自《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》

    img_aaed521d7354d222d14627cdf396068c.png
    Fig4

    Hybrid Maps (Metric + Topological)

    通常,度量图导致更准确的定位,而拓扑图导致环境的抽象表示,这两个特性对于路径规划方法很有用。这些表示的功能是互补的[92],并且度量(定量信息)和定性信息的组合已被用于改进导航和DA [93,110]。

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    参考文献

    [9].Bailey, T.: Mobile robot localisation and mapping in extensive outdoor environments. PhD Thesis, The University of Sydney (2002)

    [14].Borenstein, J., Koren, Y.: The vector field histogram-fast obstacle avoidance for mobile robots. IEEE Trans. Robot. Autom. 7(3), 278–288 (1991)

    [21].Chatila, R., Laumond, J.: Position referencing and consistent world modeling for mobile robots. In: IEEE International Conference on Robotics and Automation, Proceedings, vol. 2, pp. 138–145 (1985)

    [35].Dudek, G., Jenkin, M., Milios, E., Wilkes, D.: Robotic exploration as graph construction. IEEE Trans. Robot. Autom. 7(6), 859–865 (1991)

    [40].Elfes, A.: Occupancy grids: a stochastic spatial representation for active robot perception. In: Proceedings of the Sixth Conference on Uncertainty in AI, vol. 2929 (1990)

    [51].Grisetti, G., Stachniss, C., Burgard, W.: Improving grid-based slam with Rao-Blackwellized particle filters by adaptive proposals and selective resampling. In: Robotics and Automation, 2005 (ICRA 2005), pp. 2432–2437 (2005)

    [83].Neira, J., Tardós, J.: Data association in stochastic mapping using the joint compatibility test. IEEE Trans. Robot. Autom. 17(6), 890–897 (2001)

    [92].Panzier, S., Pascucci, F., Setola, R., Ulivi, G.: A low cost vision based localization system for mobile robots. Target 4, 5 (2001)

    [93].Panzieri, S., Pascucci, F., Santinelli, I., Ulivi, G.: Merging topological data into Kalman based slam. In: World Automation Congress, 2004, Proceedings, vol. 15, pp. 57–62 (2004)

    [109].Thrun, S., Burgard, W., Fox, D.: Probabilistic Robotics. MIT Press, Cambridge (2005)

    [110].Thrun, S., Gutmann, J., Fox, D., Burgard, W., Kuipers, B., et al.: Integrating topological and metric maps for mobile robot navigation: A statistical approach. In: Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, pp. 989–996. Wiley, New York (1998)

    下一部分是: Simultaneous Localization and Mapping, 敬请期待 :D。

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  • Visual Odometry

    2018-11-27 11:02:00
    http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php 转载于:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/10025169.html
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    千次阅读 2011-04-18 14:27:00
    come from: http://www.hessmer.org/blog/2010/08/17/monocular-visual-odometry/ For a while now I have been looking for ways to use (computer) vision to get odometry information. This is by no means a ...
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