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DSO 논문 설명

[SLAM] Direct Sparse Odometry (DSO) 논문 및 코드 리뷰 (2) 4. Keyframes4.1. Inverse Depth UpdateTo be added4.2. Immature Point ActivationTo be added4.3. Sliding Window Optimization4.3.1. Error Function Formulation특정 프레임이 키프레임으로 결정되면 sliding window 내부의 키프레임들과 새로운 키프레임 사이에 에러함수를 업데이트해야 한다. 이 때, 키프레임 뿐만 아니라 이와 연결되어 있는 맵 상의 포인트들까지 같이 최적화하는 Local Bundle Adjustment (LBA)를 수행한다. 주목할 점은 하나의 맵포인트가 두 개의 키프레임(host, target)과 연결되어 최적화된다는 점이다. 여기서 host 키프레임은 해당 맵포인트를.. 더보기
[SLAM] Direct Sparse Odometry (DSO) 논문 및 코드 리뷰 (1) 본 포스트에서는 direct method 기반의 VO 알고리즘으로 유명한 DSO 논문을 리뷰한다. DSO 코드를 분석하면서 논문에서는 생략된 디테일한 부분들이 굉장히 많다는 것을 알게되었고 이미 잘 정리된 다른 분들의 자료를 참고하여 수식 유도부터 코드 리뷰까지 포함하는 정리본을 작성하게 되었다. 1. Initialization1.1 Calibrationdirect method는 밝기오차를 최적화하여 카메라의 포즈를 추정하기 때문에 이미지의 밝기 차이에 민감하다. SLAM에서 주로 사용하는 머신비전 카메라는 일반적으로 이미지의 밝기 변화에 따라 노출시간을 자동으로 조절하므로(auto exposure) 노출시간에 따른 밝기 변화가 심한 경우 direct method는 정상적으로 작동하지 않을 수 있다. 아.. 더보기

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