書籍「ROSではじめる ロボットプログラミング」を一通り読み終わって、何となくロボットの自己位置認識の重要性を感じている。
ロボット自身の移動量を計測する手法全般を”Odometry“と言うらしい。
中でも1番簡単なやり方は、車輪などの駆動装置の回転数を加算して移動距離とみなす方法。これはWheel Odometryとか呼ばれるらしい。この手法は手軽だがもちろん欠点もあって、車輪が滑るなどして空転した分も移動量として加算されてしまう。そのため、Wheel Odometryではロボットが遠くへ移動するほど、どんどん誤差が溜まってしまう。
これに対して、カメラ画像を使って自己位置認識を行うのがVisual Odometry(VO)という分野。ロボットの自己位置認識では、ステレオカメラやDepthカメラといった3Dカメラを用いたVisual Odometryの手法がたくさんあるようだ。
以前見たコレは単眼カメラで撮影した2Dの画像を用いて自己位置を認識するMonocular Visual Odometry手法の1つ↓
この技術のすごさがやっと分かってきた。
このSVO(Semi-Direct Monocular Visual Odometry)はROSで試せるようですよ↓
http://kivantium.hateblo.jp/entry/2014/07/01/000651
単眼カメラによるVisual Odometry技術に関するチュートリアル、およびOpenCVを使って実装したサンプルが公開されているのを知った↓
https://avisingh599.github.io/vision/visual-odometry-full/
https://avisingh599.github.io/vision/monocular-vo/
ソースコード(C++)はこちら↓
mono-vo
これは、OpenCV 3.0をベースにMonocular Visual Odometry手法(単眼カメラによる自己位置認識)を実装したものです。
アルゴリズム
基本行列の推定にNisterの5点アルゴリズムを使用し、トラッキングにはFAST特徴量とKanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker(Lucas–Kanade法)を使用しています。
詳細はこちらのレポートとこちらのブログ記事をご覧ください。
注意事項：
このプロジェクトはまだ相対スケールの推定精度が低いです。そのため、スケール情報はKITTIデータセットのground truthファイルから取得しています。
見たところ、ソースコードはそれほど大規模じゃなさそうだけど、OpenCVを使うとそんなに簡単に書けちゃうものなのだろうか。
追記：中身を読んでみた↓
ここで出てくるKITTIデータセットというのは自動車ビジョン向けの大規模データセットらしいです↓
自動車ビジョン向けの新しい大規模データセット「KITTI Vision Benchmark Suite」
このVisual Odometry技術でロボットの移動量を正確に認識して、さらにその情報から地図を作成するところまで発展するとSLAMなんですかね。(良く解ってない)
2020年5月 追記：最近はPythonでVisual OdometryできるpySLAMというのがありますね↓
https://github.com/luigifreda/pyslam
2通りの再構成方法
カメラで撮影した連続画像(動画)から移動量を測るための再構成方法には大きく2通りあるらしい。
- indirect (feature-based)：画像から特徴点を抽出し、疎(sparse)な情報のマッチングで再構成する
- direct：密(dense)な画素情報をそのまま使って再構成する
上記mono-voのコードは特徴点ベースだから、indirectな方法を実装しているということですね。
単眼カメラによるSLAMで有名なLSD-SLAMは、directな手法↓
http://vision.in.tum.de/research/vslam/lsdslam
LSD-SLAMのソースコードは公開されてはいるけど、まだ試せるほど知識がない。
追記：directな手法とindirectな手法を組み合わせたDirect Sparse Odometry(DSO)という手法があるらしい↓
https://vision.in.tum.de/research/vslam/dso
ソースコードもある↓
https://github.com/JakobEngel/dso
追記：第1回3D勉強会@関東でDSOについて解説されていました↓
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