Resumen

Este artículo propone un nuevo algoritmo de fusión de visión e inercia S2fM (Simplified Structure from Motion) para la estimación de la pose relativa de la cámara. A diferencia de los algoritmos existentes, nuestro algoritmo estima los parámetros de rotación y traslación por separado. S2fM emplea giroscopios para estimar el parámetro de rotación de la cámara, que posteriormente se fusiona con los datos de imagen para estimar el parámetro de traslación de la cámara. Nuestras aportaciones se centran en dos aspectos. (1) En la circunstancia de que ningún sensor inercial puede estimar con suficiente precisión el parámetro de traslación, proponemos un algoritmo de estimación de la traslación mediante la fusión del sensor giroscópico y los datos de imagen. (2) Nuestro algoritmo S2fM es eficiente y adecuado para dispositivos inteligentes. Los resultados experimentales validan la eficacia del algoritmo S2fM propuesto.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:algoritmo s2fm, datos de imagen, algoritmo de fusión inercial s2fm, parámetro de rotación de la cámara, parámetro de traslación de la cámara, parámetro de traslación suficiente, estimación de la pose relativa, algoritmo de estimación de la traslación, resultados experimentales, sensor giroscópico
• Keywords:s2fm algorithm, image data, inertial fusion algorithm s2fm, camera rotation parameter, camera translation parameter, enough translation parameter, relative pose estimation, translation estimation algorithm, experimental results, gyroscope sensor