OpenCVでカメラ画像から自己位置認識 (Visual Odometry)

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加算されてしまう。なので、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わかってきた。
このSVO(Semi-Direct Monocular Visual Odometry)はROSで試せるようですよ↓



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。↓

ソースコードはこちら↓

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。

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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。
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)

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。↓

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。

ソースコードもある。

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↓



SLAMに関してはドローン用のライブラリ(?)もあるらしいけど、まったく知識が追いつかない。↓

OpenDroneMap

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