[논문 리뷰] Real-time Monocular Visual Odometry for Turbid and Dynamic Underwater Environments

Maxime Ferrera, Julien Moras외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 15.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 61인용 수 73

한 줄 요약

논문은 UW-VO를 소개합니다. 이는 짙은 탁도와 짧은 가림에도 강인한 수중 환경에서의 실시간 단일 카메라 시각측위 시스템으로, retracking 메커니즘과 windowed bundle adjustment를 통해 Harris 코너를 optical flow로 추적합니다.

ABSTRACT

In the context of robotic underwater operations, the visual degradations induced by the medium properties make difficult the exclusive use of cameras for localization purpose. Hence, most localization methods are based on expensive navigational sensors associated with acoustic positioning. On the other hand, visual odometry and visual SLAM have been exhaustively studied for aerial or terrestrial applications, but state-of-the-art algorithms fail underwater. In this paper we tackle the problem of using a simple low-cost camera for underwater localization and propose a new monocular visual odometry method dedicated to the underwater environment. We evaluate different tracking methods and show that optical flow based tracking is more suited to underwater images than classical approaches based on descriptors. We also propose a keyframe-based visual odometry approach highly relying on nonlinear optimization. The proposed algorithm has been assessed on both simulated and real underwater datasets and outperforms state-of-the-art visual SLAM methods under many of the most challenging conditions. The main application of this work is the localization of Remotely Operated Vehicles (ROVs) used for underwater archaeological missions but the developed system can be used in any other applications as long as visual information is available.

연구 동기 및 목표

• 단일 모노카메라를 사용하여 경량 수중 ROV를 위한 서브미터급 위치 추정을 목표로 한다.
• 탁도, 저 텍스처, 해양 생물의 동적 가림에 견고한 VO 프레임워크 개발.
• 탁도와 동적 가림하에서 가장 견고한 접근법을 선택하기 위해 특징 추적 방법을 평가한다.
• UW-VO를 수중 데이터셋에서 최신 모노큘러 VO/V-SLAM 방법과 비교한다.

제안 방법

• 각 키프레임에서 Shi-Tomasi Harris 코너를 검출한다.
• Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) optical flow로 특징을 추적한다.
• 짧은 가림을 처리하기 위해 다섯 프레임 창 안에서 이전에 잃어버린 특징을 재추적한다.
• RANSAC 내에서 P3P로 카메라 자세를 추정하고 재투영 오차의 비선형 Levenberg–Marquardt 보정으로 정제한다.
• 로컬 번들 조정을 위한 안정적인 허버 비용 함수와 함께 최근 키프레임 창의 윈도우를 유지한다.
• 모노큘러 VO를 초기화하기 위해 five-point 방법으로 essential matrix를 추정하고 이동 스케일을 1로 고정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 짙은 탁도에서 optical-flow 기반 추적을 사용하여 모노큘러 VO 시스템이 실시간 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ2 탁도와 동적 가림 하에서 KLT 기반 추적이 특징 기반 추적보다 수중 VO에 더 견고한가?
• RQ3 윈도우된 번들 조정을 갖춘 키프레임 기반 VO가 수중 장면에서 정확하고 드리프트가 적은 궤적을 제공하는가?
• RQ4 수중 데이터셋에서 UW-VO가 오픈 소스 모노큘러 VO/V-SLAM 방법들과 정확도와 견고성 면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• KLT 기반 Harris 코너의 추적은 수중 탁도와 동적 가림 하에서 특징 보유 면에서 디스크립터 기반 추적보다 우수하다.
• UW-VO는 표준 CPU에서 최대 30 Hz의 실시간 실행이 가능하며, 특징 추적에 약 25 ms, 새로운 키프레임 처리 시 35 ms 정도를 보인다.
• 다섯 프레임 창에 걸친 재추적 메커니즘은 움직이는 해양 생물로 인한 짧은 가림에 대한 견고성을 향상시킨다.
• 적응형 키프레임 창과 강건한 Huber 비용을 가진 윈도우드 로컬 번들 조정은 모노큘러 VO의 스케일 드리프트를 감소시킨다.
• UW-VO는 수중 데이터셋에서 최신 오픈 소스 모노큘러 VO 및 V-SLAM 방법들에 비해 견고성 면에서 우수하고, 정확도에서도 경쟁력 있다.