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Robust Edge-based Visual Odometry using Machine-Learned Edges

Schenk, Fabian und Fraundorfer, Friedrich (2017) Robust Edge-based Visual Odometry using Machine-Learned Edges. In: Proceedings IEEE/RSJ, Seiten 1-8. International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2017, 2017-09-24 - 2017-09-28, Vancouver, Kanada.

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Kurzfassung

In this work, we present a real-time robust edgebased visual odometry framework for RGBD sensors (REVO). Even though our method is independent of the edge detection algorithm, we show that the use of state-of-the-art machinelearned edges gives significant improvements in terms of robustness and accuracy compared to standard edge detection methods. In contrast to approaches that heavily rely on the photo-consistency assumption, edges are less influenced by lighting changes and the sparse edge representation offers a larger convergence basin while the pose estimates are also very fast to compute. Further, we introduce a measure for tracking quality, which we use to determine when to insert a new key frame. We show the feasibility of our system on realworld datasets and extensively evaluate on standard benchmark sequences to demonstrate the performance in a wide variety of scenes and camera motions. Our framework runs in real-time on the CPU of a laptop computer and is available online.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/115764/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Robust Edge-based Visual Odometry using Machine-Learned Edges
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schenk, Fabianschenk (at) icg.tu-graz.ac.atNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fraundorfer, Friedrichfriedrich.fraundorfer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:Proceedings IEEE/RSJ
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Robust Edge-based Visual Odometry, Machine-Learned Edges
Veranstaltungstitel:International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2017
Veranstaltungsort:Vancouver, Kanada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:24 September 2017
Veranstaltungsende:28 September 2017
Veranstalter :IEEE/RSJ
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Vabene++ (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Zielske, Mandy
Hinterlegt am:01 Dez 2017 16:53
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:20

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