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Combining Edge Images and Depth Maps for Robust Visual Odometry

Schenk, Fabian und Fraundorfer, Friedrich (2017) Combining Edge Images and Depth Maps for Robust Visual Odometry. In: Proceedings 28th British Machine Vision Conference, Seiten 1-12. 28th British Machine Vision Conference, 2017-09-04 - 2017-09-07, London, UK.

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19MB

Offizielle URL: https://bmvc2017.london/

Kurzfassung

In this work, we propose a robust visual odometry system for RGBD sensors. The core of our method is a combination of edge images and depth maps for joint camera pose estimation. Edges are more stable under varying lighting conditions than raw intensity values and depth maps further add stability in poorly textured environments. This leads to higher accuracy and robustness in scenes, where feature- or photoconsistency-based approaches often fail. We demonstrate the robustness of our method under challenging conditions on various real-world scenarios recorded with our own RGBD sensor. Further, we evaluate on several sequences from standard benchmark datasets covering a wide variety of scenes and camera motions. The results show that our method performs best in terms of trajectory accuracy for most of the sequences indicating that the chosen combination of edge and depth terms in the cost function is suitable for a multitude of scenes.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/115945/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Combining Edge Images and Depth Maps for Robust Visual Odometry
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 28th British Machine Vision Conference
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-12
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Edge Images, Depth Maps, Robust Visual Odometry System, RGBD sensors
Veranstaltungstitel:28th British Machine Vision Conference
Veranstaltungsort:London, UK
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 September 2017
Veranstaltungsende:7 September 2017
Veranstalter :BMVC
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:29 Nov 2017 17:29
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:20

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