Visual odometry from omnidirectional camera
Visual odometry from omnidirectional camera
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/61453Identifiers
Study Information System: 135301
Collections
- Kvalifikační práce [10932]
Author
Advisor
Referee
Obdržálek, David
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Theoretical Computer Science
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
15. 5. 2013
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Good
Keywords (Czech)
vizuální odometrie, spherická aproximace, odhad pohybu kameryKeywords (English)
visual odometry, spherical approximation, camera motion estimationV této práci řešíme problém odhadu pohybu robota výhradně z obrázků pořízených ze všesměrové kamery, která je namontována na robotu (vizuální odometrie). V porovnání s hardware běžně používaným pro visuální odometrii, náš robot je specifický tím, že se pohybuje pomocí pásů a obrázky pořizuje pomoví všesměrové kamery s vysokým rozlišením a nízkou frekvencí snímkování (1 to 3 Hz). V naší práci se zaměřujeme na vysokou přesnost odhadů pohybu ve scénách, kde jsou objekty daleko od kamery. Toto je umožněno použitím všesměrové kamery. U tohoto typu kamer je známo že stabilizují odhad pohybu mezi pozicemi kamer, který je špatně podmíněn u kamer s malým zorným polem. Pro odhad pohybu kamery používáme metodu založenou na detekci rohů. K vůli možnosti velké vzájemné rotace kamer mezi snímky jsme nuceni použít metodu párování rohů namísto trackingu.
We present a system that estimates the motion of a robot relying solely on images from onboard omnidirectional camera (visual odometry). Compared to other visual odometry hardware, ours is unusual in utilizing high resolution, low frame-rate (1 to 3 Hz) omnidirectional camera mounted on a robot that is propelled using continuous tracks. We focus on high precision estimates in scenes, where objects are far away from the camera. This is achieved by utilizing omnidirectional camera that is able to stabilize the motion estimates between camera frames that are known to be ill-conditioned for narrow field of view cameras. We employ feature based-approach for estimation camera motion. Given our hardware, possibly high ammounts of camera rotation between frames can occur. Thus we use techniques of feature matching rather than feature tracking.