基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

摘要

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数,实现对智能体的定位.传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程,解算非常复杂,因此,提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计.借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征,将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络,通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数.在KITTI数据集上的实验结果表明,提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹,证明了方法的可行性.在简化了复杂模型的基础上,与传统的视觉里程计系统相比,该模型的精度也有所提高.