逆深度（オドメトリー）とは何ですか？なぜ使用するのですか？

視覚的な走行距離測定に関するいくつかの論文を読んで、多くは逆深度を使用しています。それは深さの数学的な逆数（1 / dを意味する）だけですか、それとも別のものを表しますか？そして、それを使用する利点は何ですか？

太陽や雲などの非常に遠くにあるものは、infの距離推定値を持ちます。これは多くの問題を引き起こす可能性があります。それを回避するために、距離の逆数が推定されます。すべてのinfsがゼロになり、問題が発生しにくくなります。

逆深度パラメータ化は、推定アルゴリズム内の1 / dに比例するように、正確に言うとカメラからのランドマークの距離dを表します。アプローチの背後にある合理的な理由は、拡張カルマンフィルター（EKF）などのフィルタリングアプローチが、特徴に関連するエラーがガウス分布であると仮定することです。

視覚オドメトリの設定では、いくつかの一連のフレームで関連する特徴を追跡し、誘導された視差を使用して、ランドマークの深さを推定します。ただし、（カメラの変位に関連する）遠方のフィーチャの場合、結果の視差は小さくなり、重要なことに、深度に関連する誤差分布は、長いテールで最小深度の近くで高度にピークに達します（つまり、ガウス分布）。例については、Civera et al。の論文（@freakpatrolで言及）の図7、またはFallon et al。の図4を参照してください。ICRA 2012。

逆深度（つまり1 / d）を表すことにより、この誤差はガウスになります。さらに、非常に遠いポイント、たとえば無限遠のポイントを表すことができます。

$\rho_{i}$$1/\rho_{i}$

この方法を紹介したDavisonの論文は、理解するのに十分簡単です。

Javier Civera、Andrew J. Davison、JMMartınezMontiel DOIによる単眼SLAMの逆深度パラメーター化：10.1109 / TRO.2008.2003276

逆深度の数値調整に関する他の回答で言及された理由に加えて、この用語が特に視覚的なオドメトリーの文献に現れる主な理由は、深度がステレオビジョンから計算される方法にあります：修正後、3D情報は2つのカメラの画像でポイントが表示される場所の間のXの距離。

$Z$$d$$Z=\frac{fB}{d}$$f$$B$