Understanding Check
• Provide a definition of Visual Odometry?
: Visual Odometry는 image sequence를 받아 6DoF pose estimation을 하는 것. VO(Visual Odometry)는 차량의 자세를 점진적으로 추정하는 과정으로, 차량에 장착된 카메라의 이미지에 움직임이 어떤 변화를 일으키는지 조사함으로써 이루어짐.
• Explain the most important differences between, VSLAM, and SFM?
: VO는 차량이나 로봇의 현재 위치와 자세를 추정하는 데 중점을 두고 글로벌 지도는 생성하지 않음. VSLAM은 위치 추정뿐만 아니라 주변 환경의 지도를 동시에 작성하는 것에 중점을 둠. SFM은 VO와 같은 의미로 쓰일 때도 있으며, 순서 없는 이미지셋으로부터의 3D reconstruction 및 6DoF 추정 문제를 해결.
• What assumptions does VO rely on?
: 환경에서 충분한 조명이 필요. 움직이는 객체보다 정적인 장면이 우세해야 함. 외관적인 움직임을 추출하기 위해 충분한 질감이 필요. 연속된 프레임 간에 충분한 장면 겹침이 있어야 함.
• Illustrate the flow chart of VO?
: Image sequence ➔ Feature Detection ➔ Feature Matching ➔ Motion Estimation ➔ Local Optimization
Index of Vision Algorithms for Mobile Robotics Study
https://i-am-eden.tistory.com/65
Vision Algorithms for Mobile Robotics
Lecture 01 - Introduction to Computer Vision and Visual Odometry Understanding Check (Link) Exercise Lecture Notes : Camera Notation Tutorial (Link) Lecture 02 - Image Formation: perspective projection and camera models Understanding Check (Link) Exercise
i-am-eden.tistory.com
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