관점 이미지 시퀀스에서 3D 자가 운동 추정

연속된 이미지 쌍에서 얻은 변위 벡터 집합으로부터 센서 운동을 계산하는 방법에 대해 논의한다. 이 문제는 자율 로봇 및 육상 차량에 대한 응용에 중점을 두고 조사된다. 3D 카메라 회전과 변환이 관찰된 이미지에 미치는 영향, 특히 확장 초점(FOE) 개념에 대해 논의한다. 변위 벡터가 노이즈와 오류에 의해 손상될 때 FOE를 정확하게 찾는 것이 어렵다는 것이 입증되었다. 단일 포인트 FOE를 찾는 대신 가능한 FOE 위치의 2D 영역(퍼지 FOE라고 함)을 계산함으로써 더 강력한 성능을 달성할 수 있다. 이 FOE 영역의 모양은 결과의 정확성을 명시적으로 나타내는 지표이다. 퍼지 FOE가 주어지면 3D 감각 구조 및 운동에 대해 여러 가지 강력한 추론이 가능해진다는 것이 다른 곳에서 보여졌다. 퍼지 FOE 계산에 대한 측면이 강조되며, 이동하는 자율 육상 차량에서 촬영한 실제 운동 시퀀스에 대한 특정 알고리즘의 성능이 나타난다.