自動運転とVisual SLAM - Visual SLAM勉強日記
更新滞っててすみません。きちんとまとまった記事にしようとすると筆を取るのが億劫になるので、これからは思いつくままに書こうと思います。 今日は自動運転とVisual SLAMについて。実際にメーカーで働いている訳では無いので情報が不正確ですが、知ってる限りのことを書きます。 SLAMは自動運転で重要な役割を果たす。 自動運転に限らず自律ロボット全般において、自分が今どこにいるのかを知る技術(Localization)は非常に重要である。自動車のLocalizationには通常GPSが用いられているが、トンネル等GPSが使えない環境があったり、そもそも普通にしてても10m以内で定常的に誤差が発生してしまう為、これだけでは十分なLocalizationが行えない。その為最近出ているNissanとかTeslaの高速道路や自動車専用道路上でのみ使用可能な"自動運転"技術はGPSの情報に加えて道路上の
ビネッティング（Vignetting） ┃用語集 ┃光学ソリューションサイト ： サイバネット
結像光学系はその明るさを開口絞りで設定しますが、光束に角度がある場合、レンズの大きさや厚みに起因して絞り全体を光束が通過しなくなります。これをビネッティングと呼び、削られた光量を軸上瞳円を単位円とし、そのスケール倍で表した量をビネッティング量と呼びます。
ORB-SLAMの特徴
以前実装したORB-SLAMについて，どんなSLAMか軽く説明します ORB-SLAMとは特徴ベースのSLAMに関する技術をいろいろ突っ込んだらよくなったぞというSLAMです． 画像から特徴的な点(色の変化が激しいなど)を特徴点検出を用いて抽出し，マップにはり付けたり，自己位置推定に使うのが特徴ベースのSLAM．代表的なのはORB-SLAMとかPTAM(下動画がPTAM)． 対するのがdirect SLAMで，輝度を直接用いるvisual SLAM．代表的なのはLSD-SLAMとかDTAM(下動画がDTAM)． で。特徴ベースのvisual SLAMが従来主だったんだけど だんだんdirectなSLAMが性能がいいことがわかってきて発展してくる ここでORB-SLAMはいやいや，特徴ベースSLAMもまだまだ性能いいぞって示してくれた BA(Bundle Adjustment)が使えるから誤
KeisukeTateno
Short CV Since January 2015: External doctoral student at CAMP, Computer Vision Team in cooperation with Canon Inc. 2007-present: Engineer at Canon Inc., Tokyo, Japan. 2005-2007: Master student in Systems and Information Engineering at University of Tsukuba, Tsukuba, Japan. Thesis: A Nested Marker for Augmented Reality. 2001-2005: Bachelor student in Engineering systems at University of Tsukuba, T
ネットで見つけたSLAM教材 - Visual SLAM勉強日記
そんな訳でSLAMを1から勉強しているのだが、勉強すべき項目が多い上にあまり日本語の資料がヒットしない為なかなか勉強がはかどらない。出てきた資料をここにメモする。 日本語の資料 ①Atsushiさんのブログ。ロボティクスについて様々な記事を書かれていて、どれも非常に興味深い。また、リンクからAtsushiさんの学位論文を読む事が出来、アルゴリズムの詳細な解説も載っている。これくらい内容のある記事が書けるようになりたいなあ。 myenigma.hatenablog.com ②Slide Shareにあった熊本大学の藤本氏のスライド。SLAMというよりもLSD-SLAMの解説だが、日本語で書かれているので頭に入りやすい。 第2回cv勉強会＠九州 LSD-SLAM from Satoshi Fujimoto www.slideshare.net 英語の資料 ①edX ミュンヘン工科大のCompu
SLAMの覚え書き（ORB-SLAM） - 八谷大岳の覚え書きブログ
ORB-SLAMは、ORB特徴量を用いたVisual SLAMの代表的な手法である。ORB-SLAMの論文を読んでみた。 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/MurMontielTardosTRO15.pdf まず、SLAMの構成要素として重要なplace recognitionにおいては、map to mapよりもアピアランスを用いるimage to imageの方がよいとのこと。 http://webdiis.unizar.es/GRPTR/pubs/2008_Williams_RSS_IDA.pdf ORB(Oriented FAST and Rotated BREIF)特徴量は、ScaleとRotationにinvariantなバイナリ特徴量である。SIFT特徴量の高速版という位置づけで、BRIEF, FASTとそれらを組み合わせたものである。 ht
Computer Vision Group - Visual SLAM - LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM
Contact: Jakob Engel, Prof. Dr. Daniel Cremers Check out DSO, our new Direct & Sparse Visual Odometry Method published in July 2016, and its stereo extension published in August 2017 here: DSO: Direct Sparse Odometry LSD-SLAM is a novel, direct monocular SLAM technique: Instead of using keypoints, it directly operates on image intensities both for tracking and mapping. The camera is tracked using
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http://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC2541/04_SLAM.pdf
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe/79/5/79_401/_pdf