Visual odometry: comparing a stereo and a multi-camera approach
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-11092017-095254/ |
Resumo: | The purpose of this project is to implement, analyze and compare visual odometry approaches to help the localization task in autonomous vehicles. The stereo visual odometry algorithm Libviso2 is compared with a proposed omnidirectional multi-camera approach. The proposed method consists of performing monocular visual odometry on all cameras individually and selecting the best estimate through a voting scheme involving all cameras. The omnidirectionality of the vision system allows the part of the surroundings richest in features to be used in the relative pose estimation. Experiments are carried out using cameras Bumblebee XB3 and Ladybug 2, fixed on the roof of a vehicle. The voting process of the proposed omnidirectional multi-camera method leads to some improvements relatively to the individual monocular estimates. However, stereo visual odometry provides considerably more accurate results. |
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Visual odometry: comparing a stereo and a multi-camera approachOdometria visual: comparando métodos estéreo e multi-câmeraComputer visionMúltiplas câmerasMultiple camerasOdometria visualOmnidirectional visionStereo visionVisão computacionalVisão estéreoVisão omnidirecionalVisual odometryThe purpose of this project is to implement, analyze and compare visual odometry approaches to help the localization task in autonomous vehicles. The stereo visual odometry algorithm Libviso2 is compared with a proposed omnidirectional multi-camera approach. The proposed method consists of performing monocular visual odometry on all cameras individually and selecting the best estimate through a voting scheme involving all cameras. The omnidirectionality of the vision system allows the part of the surroundings richest in features to be used in the relative pose estimation. Experiments are carried out using cameras Bumblebee XB3 and Ladybug 2, fixed on the roof of a vehicle. The voting process of the proposed omnidirectional multi-camera method leads to some improvements relatively to the individual monocular estimates. However, stereo visual odometry provides considerably more accurate results.O objetivo deste mestrado é implementar, analisar e comparar abordagens de odometria visual, de forma a contribuir para a localização de um veículo autônomo. O algoritmo de odometria visual estéreo Libviso2 é comparado com um método proposto, que usa um sistema multi-câmera omnidirecional. De acordo com este método, odometria visual monocular é calculada para cada câmera individualmente e, seguidamente, a melhor estimativa é selecionada através de um processo de votação que involve todas as câmeras. O fato de o sistema de visão ser omnidirecional faz com que a parte dos arredores mais rica em características possa sempre ser usada para estimar a pose relativa do veículo. Nas experiências são utilizadas as câmeras Bumblebee XB3 e Ladybug 2, fixadas no teto de um veículo. O processo de votação do método multi-câmera omnidirecional proposto apresenta melhorias relativamente às estimativas monoculares individuais. No entanto, a odometria visual estéreo fornece resultados mais precisos.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGrassi Júnior, ValdirPereira, Ana Rita2017-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-11092017-095254/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2018-07-19T17:03:58Zoai:teses.usp.br:tde-11092017-095254Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T17:03:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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