SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry

2014年6月の論文です。マイクロクアッドコプターの自己位置推定をリアルタイムで実現しています。

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コードが公開されています。

ROSというUbuntuで動作するフレームワーク上で動くようです。

Ubuntu 14.04 LTS、ROS indigoで動作確認できました。

★ ubuntu14.04LTSにROS（indigo）のインストール

★ SVOをWindows上のVirtualBoxのUbuntuで動かす（その１：オフライン編）
ubuntu12.04にROS(hydro)

⇒ g2oはなくても動作するようです（というか私の環境ではなぜか入りませんでした）

Win8.1 core i5 のVirtual box上でも動きましたが、動作がおもいです。ハードディスクに直接インストールするとスムーズに動作しました。

ROSのノードとして起動すると

vo_node.cppのmain関数が呼び出されます。

VoNode::imgCbメソッドが呼び出され、

vo_->addImage(img, msg->header.stamp.toSec());

でメインの処理が行われます。

処理のメインとなるクラスはFrameHandlerMonoです。

マップの実体は継承元であるFrameHandlerBaseクラスの

Map map_;

です。

マップのアップデートは

DepthFilter::updateSeedsメソッド内の

seed_converged_cb_(point, it->sigma2); // put in candidate list

で行われています。

このseed_converged_cb_が難解で、実際には

map_.point_candidates_.newCandidatePoint(point, it->sigma2)

を実行します。（FrameHandlerMono::initialize()でバインドされている）

seed_converged_cb_が呼ばれことでマップ（３次元点）が更新されます。

マップの３次元点は、DepthFilterクラスの

std::list<Seed, aligned_allocator<Seed> > seeds_;

から生成されます。

seeds_はまさに３次元点の種です。

少ない視点情報からは３次元点を１点に確定させず、視点情報が集まってから１点に確定させています。そもため、seed_は幅を持っており（論文のFig.5）、収束したらseed_converged_cb_を呼んでマップの更新を行なっています。

paroponの日記