역깊이 파라메트리제이션

In inverse depth parametrization, a point is identified by its inverse depth

\rho ={\frac {1}{\left\Vert \mathbf {p} -\mathbf {c} _{0}\right\Vert }}

along the ray, with direction

{\displaystyle v=(\cos \phi \sin \theta ,-\sin \phi ,

\cos \phi \cos \theta )}

이

v=(\cos \phi \sin \theta ,-\sin \phi ,\cos \phi \cos \theta )

가) 처음 관찰된 곳.

컴퓨터 속에서, 역 깊이 parametrization은 parametrization 3D재건을 위한 방법에 동시 및 지도(SLAM)[1][2]와 같은 여러가지의 이미지로 포인트 p{\displaystyle \mathbf{p}}3D공간이 단안 핀홀 카메라로 다양한, 역 깊이 parametriza에서 관찰되에 감안할 때 사용된다.tion 제일의 것이다f 포인트의 위치는 카메라 $\mathbf {c} _{0}$ c ${\$ 의 광학 중심과 p {\ $displaystyle \mathbf {p}$ 및 $\mathbf {p}$ $\mathbf {c} _{0}$ {\ $displaystyle \mathbf$ {c $} _{0$ ^[3]을 통과하는 레이를 따라 포인트 위치를 인코딩하는 6D 벡터다.

역깊이 파라메트리제이션은 일반적으로 수학적 안정성을 향상시키고 0 시차(paralax)더욱이 점의 위치 관측과 관련된 오차는 역깊이로 표현할 때 가우스 분포로 모델링할 수 있다.이는 측정 오차 분포의 정규성을 가정하는 Kalman 필터와 같은 방법을 적용하기 위해 필요한 중요한 속성이다.주요 단점은 지점 표시의 치수성이 두 배로 증가하기 때문에 더 큰 메모리 소비량이다.^[3]

정의

Given 3D point $\mathbf {p} =(x,y,z)$ with world coordinates in a reference frame $(e_{1},e_{2},e_{3})$ , observed from different views, the inverse depth parametrization $\mathbf {y}$ of $\mathbf {p}$ 다음을 통해 제공됨:

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

where the first five components encode the camera pose in the first observation of the point, being $\mathbf {c_{0}} =(x_{0},y_{0},z_{0})$ the optical centre, $\phi$ the azimuth, $\theta$ the elevation angle, and $\rho ={\frac {1}{\left\Vert \mathbf {p} -\mathbf {c} _{0}\right\Vert }}$ $\rho ={\frac {1}{\left\Vert \mathbf {p} -\mathbf {c} _{0}\right\Vert }}$ $\rho ={\frac {1}{\left\Vert \mathbf {p} -\mathbf {c} _{0}\right\Vert }}$ $\rho ={\frac {1}{\left\Vert \mathbf {p} -\mathbf {c} _{0}\right\Vert }}$ ${\$ 첫 번째 $p$ 에서 $p$ p ${\displaystystystyp}$ 의 $\rho ={\frac {1}{\left\Vert \mathbf {p} -\mathbf {c} _{0}\right\Vert }}$ 역 깊이.^[3]

참조

^ 피니에스 외(2007)
^ 선더하우프 외(2007)
^ ^a ^b ^c 시비에라 외(2008)

참고 문헌 목록

Montiel, JM Martínez; Civera, Javier; Davison, Andrew J (2006). "Unified inverse depth parametrization for monocular SLAM". Robotics: Science and Systems. {{cite journal}}:Cite 저널은 필요로 한다. journal=(도움말)
Civera, Javier; Davison, Andrew J; Montiel, JM Martínez (2008). "Inverse depth parametrization for monocular SLAM". IEEE Transactions on Robotics. IEEE. 24 (5): 932–945. doi:10.1109/TRO.2008.2003276. S2CID 345360.
Piniés, Pedro; Lupton, Todd; Sukkarieh, Salah; Tardós, Juan D (2007). "Inertial aiding of inverse depth SLAM using a monocular camera". Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE: 2797–2802. doi:10.1109/ROBOT.2007.363895. ISBN 978-1-4244-0602-9. S2CID 10474338.
Sunderhauf, Niko; Lange, Sven; Protzel, Peter (2007). "Using the unscented Kalman filter in mono-SLAM with inverse depth parametrization for autonomous airship control". 2007 IEEE International Workshop on Safety, Security and Rescue Robotics. IEEE: 1–6.

[Piniés-1] 피니에스 외(2007)

[Sunderhauf-2] 선더하우프 외(2007)

[Civiera-3] 시비에라 외(2008)

[3]

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