54. VSLAMのリアルタイム化
• LocalizationとMappingを別スレッドで処理
• Parallel Tracking and Mapping(PTAM)と呼ばれる枠組み
54
Localization
(Tracking)
Mapping
Klein, Georg, and David Murray. "Parallel tracking and mapping for small AR workspaces." ISMAR, 2007.
59. Structure from Motion (SfM)
• 画像群を入力として,各画像の内部・外部パラメータと
空間の3次元点群を算出
59
Snavely, Noah, Steven M. Seitz, and Richard Szeliski. "Modeling the world from internet photo
collections." International journal of computer vision 80.2 (2008): 189-210.
61. Visual Odometry (VO)
• Odometryとは
• センサの移動量を算出する技術
• 車輪の回転角を利用
• カメラのみで実現する技術がVisual Odometry
• VSLAM = VO + Loop closure + Relocalization
• VOではキーフレームを長く保持しない
61
Scaramuzza, Davide, and Friedrich Fraundorfer. "Visual odometry [tutorial]." IEEE robotics &
automation magazine 18.4 (2011): 80-92.
VO is only concerned with the local consistency of the trajectory, whereas SLAM
with the global consistency.
69. ディープラーニングに基づく手法の特徴
• 現状では古典的な手法の精度を超えられない場合が多い
• 学習データとテストデータの差を埋められない
• 画像検索の精度はよいが,幾何計算を学習させることは
向いていない
69
Sattler, Torsten, et al. "Understanding the limitations of cnn-based absolute camera pose
regression." CVPR. 2019.
Zhou, Qunjie, et al. "To learn or not to learn: Visual localization from essential matrices." ICRA. IEEE,
2020.