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Monocular Vision-Based Range Estimation Supported by Proprioceptive Motion

机译：基于单眼视觉的范围估计，支持了预感运动

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摘要

This paper describes an approach for fusion of monocular vision measurements, camera motion, odometer and inertial rate sensor measurements. The motion of the camera between successive images generates a baseline for range computations by triangulation. The recursive estimation algorithm is based on extended Kalman filtering. The depth estimation accuracy is strongly affected by the mutual observer and feature point geometry, measurement accuracy of observer motion parameters and line of sight to a feature point. The simulation study investigates how the estimation accuracy is affected by the following parameters: linear and angular velocity measurement errors, camera noise, and observer path. These results impose requirements to the instrumentation and observation scenarios. It was found that under favorable conditions the error in distance estimation does not exceed 2% of the distance to a feature point.
机译：本文介绍了一种融合单眼视觉测量，相机运动，里程表和惯性速率传感器测量的方法。在连续图像之间的相机的运动会通过三角测量生成用于范围计算的基线。递归估计算法基于扩展的卡尔曼滤波。深度估计精度受到互相观察者和特征点几何的强烈影响，观察者运动参数的测量精度和特征点的视线。仿真研究调查了估计精度如何受以下参数的影响：线性和角速度测量误差，相机噪声和观察者路径。这些结果对仪器和观察方案施加了要求。发现，在有利条件下，距离估计中的误差不超过特征点的距离的2％。

著录项

  • 来源
    《Gyroscopy and navigation》 |2017年第2期|150-158|共9页
  • 作者

    P. Davidson; J.-P. Raunio; R. Piche;

  • 作者单位

    Tampere University of Technology Tampere Finland;

    Tampere University of Technology Tampere Finland;

    Tampere University of Technology Tampere Finland;

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