研究目的
开发一种多尺度单目直接稀疏视觉里程计（DSO）系统，用于大尺度自然环境中的鲁棒运动估计和精确重建。
研究成果
与现有最先进的DSO系统相比，所提出的多尺度DSO系统显著提升了跟踪精度与鲁棒性，同时提高了远距离场景结构的重建精度。
研究不足
该系统可能在准纯旋转或光照条件显著变化的情况下失效。
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[IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018年国际三维视觉会议(3DV) - 面向大规模自然环境的多尺度直接稀疏视觉里程计
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[IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018年国际三维视觉会议(3DV) - 面向大规模自然环境的多尺度直接稀疏视觉里程计
DOI：10.1109/3DV.2018.00021
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文描述了一种多尺度单目直接稀疏视觉里程计（DSO）系统，该系统能实时恢复非结构化自然环境中的大尺度轨迹，同时构建所访问场景的一致性度量地图。与当前最先进的DSO系统相比，本方法通过分别利用短程和远程像素的特性，实现了更鲁棒的运动估计及远距离场景中更精确的重建。对小幅度相机平移不敏感的远程像素被用于初始化相机旋转，从而提升复杂自然环境中的跟踪鲁棒性。我们开发了多尺度重建框架，既能通过连续帧重建短程结构，也能通过远距离帧重建远程结构，从而获得更高一致性的建图精度。通过在公开的vKITTI数据集、具有挑战性的德文岛数据集以及交响湖数据集上广泛评估，验证了本系统的重建精度、跟踪准确性和鲁棒性，并详细对比了本方法与最先进DSO系统的性能表现。
作者：
Xiaolong Wu，C′edric Pradalier
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