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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Direct Sparse Odometry with Rolling Shutter

verfasst von : David Schubert, Nikolaus Demmel, Vladyslav Usenko, Jörg Stückler, Daniel Cremers

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2018

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Neglecting the effects of rolling-shutter cameras for visual odometry (VO) severely degrades accuracy and robustness. In this paper, we propose a novel direct monocular VO method that incorporates a rolling-shutter model. Our approach extends direct sparse odometry which performs direct bundle adjustment of a set of recent keyframe poses and the depths of a sparse set of image points. We estimate the velocity at each keyframe and impose a constant-velocity prior for the optimization. In this way, we obtain a near real-time, accurate direct VO method. Our approach achieves improved results on challenging rolling-shutter sequences over state-of-the-art global-shutter VO.

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In Eq. (26) \(\mathbf {T}\) is used as an operator on 3D points \(\mathbf {T}: \mathbb {R}^3 \rightarrow \mathbb {R}^3, \mathbf {p} \mapsto \mathbf {T}(\mathbf {p})\).

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Titel: Direct Sparse Odometry with Rolling Shutter
verfasst von: David Schubert
Nikolaus Demmel
Vladyslav Usenko
Jörg Stückler
Daniel Cremers
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Computer Vision – ECCV 2018
Print ISBN: 978-3-030-01236-6

Electronic ISBN: 978-3-030-01237-3

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01237-3_42

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