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Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）

1、Line and Plane based Visual Odometry
基于线和平面的视觉里程计
采用SO(3)流形约束平均偏移算法对结构规则(Manhattan frame)进行跟踪，得到无漂移旋转;
LPVO中无漂移旋转估计的核心是利用环境规律，从直线和平面上联合跟踪Manhat tan框架(MF)。给出了在高斯球S2上，直线上的消失方向和平面上的表面法线的密度分布。LPVO推导出每个优势向量的方向向量分布的均值。在具有高斯点的切平面R2中，通过平均移位算法实现了曼哈顿坐标系轴。模型发现的均偏移被投影到SO(3)上以保持正交独立，形成相机对曼哈顿世界的绝对方位估计。
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第1张图片

通过最小化从跟踪点上的去旋转重投影误差来估计平移量。
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第2张图片

2、Linear RGB-D SLAM
对比：
CLL - NUIM[11]：是一个房间大小的RGB- D数据集，提供RGB和深度图像，在合成的客厅和办公室与地面真实相机轨迹呈现。由于深度图像的低纹理和人为噪声，很难准确地估计摄像机的姿态。
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第3张图片
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第4张图片

实际效果：
Line and Plane based Visual Odometry（基于线和平面的视觉里程计）_第5张图片

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