Teskari chuqurlik parametrlanishi - Inverse depth parametrization

Teskari chuqurlik parametrlashida nuqta uning teskari chuqurligi bilan aniqlanadi ${ displaystyle rho = { frac {1} { left Vert mathbf {p} - mathbf {c} _ {0} right Vert}}}$ nur bo'ylab, yo'nalish bilan ${ displaystyle v = ( cos phi sin theta, - sin phi, cos phi cos theta)}$, undan birinchi marta kuzatilgan.

Yilda kompyuterni ko'rish, teskari chuqurlik parametrlanishi a parametrlash usullarida ishlatiladi Bir nechta rasmlardan 3D rekonstruksiya qilish kabi bir vaqtning o'zida lokalizatsiya va xaritalash (SLAM).^[1][2] Bir nuqta berilgan ${ displaystyle mathbf {p}}$ a tomonidan kuzatilgan 3D kosmosda monokulyar teshik kamerasi bir nechta ko'rinishdan nuqta pozitsiyasining teskari chuqurlik parametrlanishi, kodlovchi 6D vektor optik markaz kameraning ${ displaystyle mathbf {c} _ {0}}$ birinchi navbatda nuqta va o'tuvchi nur bo'ylab nuqta holati kuzatilganda ${ displaystyle mathbf {p}}$ va ${ displaystyle mathbf {c} _ {0}}$.^[3]

Teskari chuqurlik parametrlanishi umuman yaxshilanadi raqamli barqarorlik va nuqtalarni nol bilan ko'rsatishga imkon beradi parallaks. Bundan tashqari, nuqta pozitsiyasini kuzatish bilan bog'liq xatoni a bilan modellashtirish mumkin Gauss taqsimoti teskari chuqurlikda ifodalanganida. Bu kabi usullarni qo'llash uchun zarur bo'lgan muhim xususiyatdir Kalman filtrlari, bu o'lchov xatolarining taqsimlanishining normalligini taxmin qiladi. Muhim nuqson - bu xotira hajmi katta, chunki nuqta tasvirining o'lchovliligi ikki baravarga oshadi.^[3]

Ta'rif

3D nuqta berilgan ${ displaystyle mathbf {p} = (x, y, z)}$ a dunyo koordinatalari bilan mos yozuvlar ramkasi ${ displaystyle (e_ {1}, e_ {2}, e_ {3})}$, turli xil qarashlardan kuzatilgan, teskari chuqurlik parametrlanishi ${ displaystyle mathbf {y}}$ ning ${ displaystyle mathbf {p}}$ tomonidan berilgan:

${ displaystyle mathbf {y} = (x_ {0}, y_ {0}, z_ {0}, theta, phi, rho)}$

bu erda birinchi beshta komponent kamerani kodlashning birinchi kuzatuvida pozitsiyani kodlaydi ${ displaystyle mathbf {c_ {0}} = (x_ {0}, y_ {0}, z_ {0})}$ The optik markaz, ${ displaystyle phi}$ The azimut, ${ displaystyle theta}$ balandlik burchagi va ${ displaystyle rho = { frac {1} { left Vert mathbf {p} - mathbf {c} _ {0} right Vert}}}$ ning teskari chuqurligi ${ displaystyle p}$ birinchi kuzatuvda.^[3]

Adabiyotlar

• Montiel, JM Martines; Civera, Xaver; Devison, Endryu J (2006). "Monokulyar SLAM uchun birlashtirilgan teskari chuqurlik parametrlanishi". Robotika: fan va tizimlar. Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
• Civera, Xaver; Devison, Endryu J; Montiel, JM Martines (2008). "Monokulyar SLAM uchun teskari chuqurlik parametrlanishi". Robototexnika bo'yicha IEEE operatsiyalari. IEEE. 24 (5): 932–945.
• Pinies, Pedro; Lupton, Todd; Sukkarie, Saloh; Tardos, Xuan D (2007). "Monokulyar kamera yordamida teskari chuqurlikdagi SLAM-ga inertial yordam". 2007 yil IEEE robototexnika va avtomatlashtirish bo'yicha xalqaro konferentsiya. IEEE: 2797-2802.
• Sanderxauf, Niko; Lange, Sven; Protzel, Piter (2007). "Avtonom dirijablni boshqarish uchun teskari chuqurlik parametrlari bilan mono-SLAM-da hidsiz Kalman filtridan foydalanish". 2007 yil IEEE Xalqaro xavfsizlik, xavfsizlik va qutqaruv robotlari bo'yicha seminar. IEEE: 1-6.