Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

Аннотации (12.2020) : БАЗА ДАННЫХ ORDSLAM ДЛЯ СРАВНЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ RGB-D SLAM-АЛГОРИТМОВ ВНЕ ПОМЕЩЕНИЯ

БАЗА ДАННЫХ ORDSLAM ДЛЯ СРАВНЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ RGB-D SLAM-АЛГОРИТМОВ ВНЕ ПОМЕЩЕНИЯ

 

© 2020 г.      С. В. Пономарев, С. А. Дроздов

Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург

E-mail: sv.v.ponomarev@gmail.com

УДК 004.932

Поступила в редакцию 09.06.2020

DOI:10.17586/1023-5086-2020-87-12-32-42

Подготовлена новая база данных, позволяющая сравнить эффективность алгоритмов одновременной локализации и построения карты местности в условиях открытой местности, характеризующейся высокой априорной неопределённостью. Изображения отсняты с помощью стереокамеры высокого разрешения, по размеченным вручную ключевым точкам рассчитаны эталонные траектории движения камеры внутри сцены. Полученная база данных изображений может быть использована для сравнения робастности поведения алгоритмов одновременной локализации и построения карты местности на открытом воздухе и в условиях сложного освещения.

Ключевые слова: одновременная локализация и построение карты местности, трёхмерное сопоставление изображений.

Код OCIS: 150.1135

 

Литература 

1.    Scaramuzza D., Fraundorfer F. Visual odometry: Part I: The first 30 years and fundamentals // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2011. V. 18. № 4. P. 80–92.

2.   Sturmet J., Engelhard N., Endres F., Burgard W., Cremers D. A benchmark for the evaluation of RGB-D SLAM systems // Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Vilamoura, Algarve, Portugal. 2012. P. 573–580.

3.   Bauer Z., Gomez-Donoso F., Cruz E., Orts-Escolano S., Cazorla M. UASOL, a large-scale high-resolution outdoor stereo dataset // Scientific Data. 2019. V. 6. № 1. P. 1–14.

4.   Firman M. RGBD datasets: past present and future // CVPR Workshop on Large Scale 3D data: Acquisition Modelling and Analysis. Las Vegas, NV, USA. 2016. P. 19–31.

5.   ORDSLAM Dataset [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://svponomarev.github.io/, свободный. — Загл. с экрана.

6.   Endres F., Hess J., Engelhard N., Sturm J., Cremers D., Burgard W. An evaluation of the RGB-D SLAM system // International Conference on Robotics and Automation. Saint Paul, MN. 2012. P. 1691–1696.

7.    Mur-Artal R., Tardós J.D. ORB-SLAM2: An open-source SLAM system for monocular, stereo, and RGB-D cameras // IEEE Transactions on Robotics. 2017. V. 33. № 5. P. 1255–1262.

8.   Schöps T., Sattler T., Pollefeys M. BAD SLAM: Bundle Adjusted Direct RGB-D SLAM // IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Long Beach, CA, USA. 2019. P. 134–144.

9.         Horn B. Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions // Journal of the Optical Society of America A. 1987. V. 4. P. 629–642.

 

 

Полный текст