Development of a Visual Odometry Model Based on Sensors and Video Stream Analysis

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article is devoted to the development of a visual odometry model based on sensors of an inertial measuring device and the analysis of a video stream arriving in real time. Modeling is based on the analysis and evaluation of methods for measuring the correct coordinates of a moving object, systems for estimating the movement of an object in three-dimensional space, algorithms at intermediate stages of image processing, principles for selecting special points on the frame and optical flow for selected points.

About the authors

Soelma D. Danilova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: sddanilova@fa.ru
ORCID iD: 0000-0003-4143-078X

Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, associate professor, Department of Data Analysis and Machine Learning; Faculty of Information Technology

Russian Federation, Moscow

References

  1. Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV Library. O’Reilly Media, Inc., 2008. 580 p.
  2. Hartley R.I., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Second Edition. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2004. 655 p.
  3. Hamzah R.A., Ibrahim H., Hassan A.H.A. Stereo matching algorithm for 3D surface reconstruction based on triangulation principle. In: Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE). International Conference on IEEE, 2016. Pp. 119–124.
  4. Burdin P.A. Universal inertial navigation sensor on a microcontroller. St. Petersburg, 2016.
  5. Calculation of optical flow by the Lucas-Canada method. Theory. URL: https://habr.com/ru/post/169055 (data of accesses: 12.12.2023).
  6. Deryugina E.O., Borsuk N.A., Vasina E.V. An approach to the implementation of 3D models of exclusive museum exhibits based on their photographs. Electromagnetic Waves and Electronic Systems. 2019. Vol. 24. No. 7. Pp. 48–55. (In Rus.) doi: 10.18127//j15604128-201907-08. EDN: YWGUGN.
  7. Kirnos V.P., Antipov V.A., Kokovkina V.A. et al. Constructing a depth map using a camera with a wide-angle lens of the fisheye type. Radio Engineering. 2020. Vol. 84. No. 2 (3). Pp. 64–71. (In Rus.)
  8. Kokovkina V.A., Antipov V.A., Kirnos V.P. et al. Detection of landmarks based on the data of a laser scanning system based on contour analysis in the problem of simultaneous localization and map construction during the movement of an autonomous mobile robot. Successes of Modern Radio Electronics. 2020. No. 2. Pp. 22–29. (In Rus.)
  9. Kochkarov A.A., Kalinov I.A. A software package for spatial navigation and monitoring based on a visual odometry algorithm. Tver: Scientific Research Institute “Centerprogramsystem”, 2016. Pp. 175–180.
  10. Lyubutin P.S. Image analysis in the optical deformation assessment method. Dis. ... of Dr. Sci. (Eng.): 05.13.01. Tomsk, 2021. 304 p.
  11. Mikhailova S.S., Danilova S.D., Grineva N.V. Investigation of methods of automatic stitching of panoramic images. Computational Nanotechnology. 2023. Vol. 10. No. 1. Pp. 36–48. (In Rus.) doi: 10.33693/2313-223X-2023-10-1-36-48. EDN: QBMLXT.
  12. Fundamentals of stereovision. URL: https://habr.com/ru/post/130300 (data of accesses: 12.12.2023).
  13. Antipov V.A. Improving the accuracy of camera positioning in an applied television system using an extended Kalman filter. Dis. ... of Cand. Sci. (Eng.): 2.2.13. Yaroslavl, 2021. 129 p.
  14. Rabochy A.A. Visual odometry in machine control methods. St. Petersburg, 2017. 28 p.
  15. Roshchupkina S.N. Terrain modeling based on satellite images. St. Petersburg, 2019. 36 p.
  16. Fursov V.A., Minaev E.Yu., Kotov A.P. Technology of visual odometry based on observations of a reference surface with correction of coordinate estimates. In: Proceedings based. Materials of the VII International Conference and Youth School (Samara, September 20–24, 2021). Vol. 3. Samara: Samara National Research University named after academician S.P. Korolev, 2021. P. 33712. EDN: ACVQXF.
  17. Cherskikh E.O. Conceptual model of the ontology of a sensory system with an event-based method of information processing. Sensory Systems. 2022. Vol. 36. No. 2. Pp. 124–135. (In Rus.). doi: 10.31857/S0235009222020020. EDN: TEGRFO.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. An example of the encoder operation

Download (15KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The algorithm of visual odometry

Download (25KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Coordinate systems: a – global coordinate system; b – device coordinate system

Download (20KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The scheme of the Majwick filter

Download (21KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Converted camera model

Download (17KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Epipolar representation of two cameras with Y and Y′ centers

Download (26KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. The relative position of the cameras with the coordinate system of the left camera

Download (27KB)
Indexing metadata


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».