一种在线更新的单目视觉里程计
Online-updating monocular visual odometry
四川大学 电气工程学院, 成都 610065
摘要
现有的基于深度学习的视觉里程计（visual odometry，VO）训练样本与应用场景存在差异时，普遍存在难以适应新环境的问题，因此提出了一种在线更新单目视觉里程计算法OUMVO。其特点在于应用阶段利用实时采集到的图像序列在线优化位姿估计网络模型，提高网络的泛化能力和对新环境的适用能力。该方法使用了自监督学习方法，无须额外标注地面真值，并采用了Transformer对图像流进行序列建模，以充分利用局部窗口内的视觉信息，提高位姿估计精度，以避免传统方法只能利用相邻两帧图像来估计位姿的局限，还可以弥补采用RNN进行序列建模无法并行计算的缺点。此外，采用图像空间几何一致性约束，解决了传统单目视觉里程计算法存在的尺度漂移问题。在KITTI数据集上的定量和定性实验结果表明，OUMVO的位姿估计精度和对新环境的适应能力均优于现有的先进单目视觉里程计方法。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1307402)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0512
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2209-2214
文章编号: 1001-3695(2024)07-041-2209-06
发布历史
[2023-12-29] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版
引用本文
王铭敏, 佃松宜, 钟羽中. 一种在线更新的单目视觉里程计 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2209-2214. (Wang Mingmin, Dian Songyi, Zhong Yuzhong. Online-updating monocular visual odometry [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2209-2214. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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