Using mobile multi-camera unit for real-time 3D motion estimation and map building of indoor environment

摘要: Real-time 3D map building and motion estimation using only visual data are two challenging problems which have been intensively studied by the machine vision community in past decade. In order to successfully build a map, accurate of input sensor during process is needed. Up now, most attempts improve concentrated on software algorithms used. However, despite use sophisticated algorithms, information still hindered limitation used, e.g. single camera with small field view suffers ambiguity problem case movements, leading inaccurate poor quality. This thesis work proposes new piece multi-camera hardware be used as sensing device for real-time problems. Instead focusing solution, this takes an alternative approach accuracy robustness means better design. A unit (MCU) aimed high detection constructed. It consists three pairs stereo cameras put together compact, mobile platform. This unique arrangement eliminates error found systems so obtained. The increased multiple also enables simple but movement without any complex calculations. accompanied needed including feature matching well outlier rejection schemes implemented MCU system. Moreover, FastSLAM algorithm localization maintain consistent point location orientation MCU. As result, proposed system gives performance compared conventional, confirmed simulation results real world experiments. especially performances, where being compensated both rotation translation cases. probabilistic shows strong consistency good accuracy. Finally, photorealistic task quality model correctly replicates surrounding environment can constructed real-time. 3D-Kartengenerierung und 3D-Bewegungsschatzung Echtzeit ausschlieslich unter Verwendung visueller Daten sind zwei anspruchsvolle Problemstellungen, mit denen sich der Arbeitskreis zum maschinellen Sehen den vergangenen Jahren intensiv auseinandergesetzt hat. Fur die erfolgreiche Erstellung einer 3D-Karte bedarf es genauen Hilfe eines Eingangssensors wahrend des Kartierungsprozesses. Bisher waren meisten Versuche zur Verbesserung vor allem auf eingesetzten Software-Algorithmen gerichtet. Doch trotz ausgeklugelter Algorithmen wird eine exakte weiterhin durch Grenzen behindert, verwendeten visuellen Sensor hervorgerufen werden. Eine einzelne Kamera besitzt nur ein kleines Sichtfeld, was Problem Bewegungsmehrdeutigkeit im Fall kleiner Bewegungen fuhrt damit zu ungenauen Bewegungsinformationen schlechten Kartenqualitat. Diese Doktorarbeit stellt neue Multikamera-Hardware vor, als optisches 3D-Messgerat Losung Probleme Echtzeit-3D-Bewegungsschatzung -3D-Kartierung verwendet werden kann. Der Fokus liegt dabei nicht allein Software-Losung, sondern geht einen alternativen Weg Genauigkeit Zuverlassigkeit Bewegungsschatzung, namlich besseren Hardware-Designs. Das Ergebnis dieser Herangehensweise ist Multikameraeinheit (MKE), extrem genaue 3D-Bewegungsdetektion ausgelegt ist. Sie besteht aus drei Stereokamerapaaren, kompakten, mobilen Hardwareplattform zusammengefugt Die einzigartige Kameraanordnung beseitigt Mehrdeutigkeit Bewegungsfehlers, welche man Einzelkamerasystemen findet, liefert prazise Bewegungsschatzung. erweiterte Sichtfeld dank mehrerer Kameras ermoglicht auserdem einfache, aber Detektion 3D-Bewegung ohne komplizierte Berechnungen. begleitenden Algorithmen, fur benotigt werden, einschlieslich Abgleichs von Merkmalen sowie Unterdruckung Ausreisern, ebenfalls MKE implementiert. Daruber hinaus FastSLAM-Algorithmus simultane Echtzeit-3D-Lokalisierung Kartenerstellung implementiert, um einheitliche Merkmalpunktkarte Standort Ausrichtung beizubehalten. Infolge dessen erbringt das vorgestellte 3D-Bewegungsschatzungs- 3D-Kartierungssystem mittels Vergleich herkommlichen hohere Leistung, Simulationsergebnisse Experimente realen Bedingungen bestatigt wird. Dies gilt besonders Leistungsfahigkeit 3D-Bewegungsschatzung, bei sowohl rotatorische auch translatorische Bewegungsfehlers kompensiert wahrscheinlichkeitstheoretische Ansatz Generierung Merkmalpunktkarten zeigt hohe Echtzeit-Leistung Konsistenz guter Genauigkeit. Schlieslich 3D-fotorealistische Kartierungsprojekte verwendet, hochwertiges 3D-Modell, welches Umgebung korrekt repliziert, erstellt