SOFT2: 基于点到极线度量的道路车辆立体视觉里程计

#论文# TRO 2023| SOFT2: 基于点到极线度量的道路车辆立体视觉里程计 【SOFT2: Stereo Visual Odometry for Road Vehicles Based on a Point-to-Epipolar-Line Metric】 文章链接：SOFT2: Stereo Visual Odometry for Road Vehicles Ba... 作者单位：萨格勒布大学 准确的定位是任何自主系统的基本构建模块。在本文中，我们专注于立体摄像头，并提出了一种新颖的方法，称为SOFT2，目前在KITTI排行榜上排名最高。SOFT2依赖于极线几何和运动学所施加的约束，即它是为不能展现纯旋转的配置而开发的。我们通过最小化点到极线的距离来降低对物体深度不确定性的影响，并作为第一步，仅使用单个摄像头估计比例上的运动。然后，我们提出了联合估计第二个摄像头的绝对尺度和外部旋转，以减轻不同立体摄像机的外部参数变化的影响。 最后，我们通过使用提出的极线束调整过程在一定时间窗口内对帧的运动估计进行平滑处理。我们还引入了一种针对自相似平面表面的多假设特征匹配方法，考虑了由于透视而引起的外观变化。我们在KITTI-360数据集、KITTI训练序列、Málaga Urban数据集、Oxford Robotics Car数据集和Multivehicle Stereo Event Camera数据集上评估了SOFT2，并与ORB-SLAM2、OV2SLAM和VINS-FUSION进行了比较。