Визуальная одометрия с коррекцией траектории на основе применения фильтра Калмана
Автор: Виктор Александрович Сойфер, Егор Вячеславович Гошин
Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Рубрика: Математическое моделирование и прикладная математика
Статья в выпуске: Том 24 №6, 2025 года.
Бесплатный доступ
В настоящей работе предложен метод коррекции траектории камеры в задаче монокулярной визуальной одометрии на основе фильтра Калмана. Рассмотрен подход, в котором неоднозначность масштаба разрешается не через восстановление трёхмерной структуры сцены, а через последовательное использование относительных смещений между текущим и несколькими предыдущими положениями камеры. Такой подход снижает зависимость от долговременного отслеживания одних и тех же ключевых точек и делает метод применимым в условиях ограниченного параллакса, повторяющихся текстур и частичных окклюзий. Подобное представление повышает чувствительность метода к шумам. Для компенсации этого недостатка применяется фильтр Калмана, который предотвращает накопление ошибок при последовательных оценках и обеспечивает корректность работы даже при отсутствии сведений о движении камеры, а также позволяет учитывать качество измерений и их достоверность. В рамках работы представлены модель состояния и модель наблюдений, позволяющие уточнять положение камеры, используя только данные последовательных наблюдений. Состояние формируется в виде скользящего окна из текущего и нескольких предыдущих положений камеры, а наблюдения строятся из направлений относительных смещений, оцениваемых по паре или набору кадров, без восстановления трёхмерной структуры сцены. В отличие от распространённых фильтров Калмана с ограничениями на множественные состояния системы (MSCKF), которые обычно интегрируют данные от инерциальных датчиков, предложенный метод использует исключительно информацию, извлекаемую из последовательности кадров. Эффективность метода подтверждена на синтетических данных в различных сценариях движения.
Визуальная одометрия, фильтр Калмана, монокулярное зрение, оценка положения, робототехника
Короткий адрес: https://sciup.org/14134143
IDR: 14134143 | УДК: 004.021 | DOI: 10.15622/ia.24.6.2