Improving visual SLAM by filtering outliers with the aid of optical flow

Mobil robotlarla Eşzamanlı Haritalama ve Konumlandırma (EHK), robotikcamiasının en zorlu problemlerinden biridir. Geçtiğimiz birkaç yılda, üzerineyapılan yoğun çalışmalar neticesinde, bu konu teorik ve pratik açılardan doyumaulaşmıştır. Geçtiğimiz birkaç sene içerisinde, araştırmaların yönelimi EHK'den,ölçüm aygıtı olarak kameraların kullanıldığı Görsel EHK'ye doğru olmuştur.Düzlemsel uzayda çalışan birçok EHK uygulamasına kıyasen daha üstün olarak,GEHK, ortamın 3 boyutlu modelini ve robotun 6 serbestlik dereceli durumunuda kestirebilmektedir. Robotik çalışmalarına henüz uygulanmakla beraber,GEHK'nin geliştirilmesi gereken çok yönleri bulunmaktadır. Özellikle, EHK veGEHK algoritmalarının ortak problemi bilgi eşlemesidir. Hatalı bilgi eşlemesiEHK'nin kararlığını olumsuz yönde etkileyebilir ya da tamamen ıraksamasınaneden olabilir. Bu çalışmada, aykırı gözlemleri elemek için, tahmini izdüşümhatasını ve optik akı bilgisini kullanan iki yöntem öneriyoruz. İlk yöntem, haritaöğelerinin tahmini izdüşüm ve onlarla eşlenen ölçüm yerlerinin yakın olmasıgerektiği mantığını kullanmaktadır. İkinci yöntem ise, optik akı vektor alanınıreferans kabul edip, ardışık iki ölçüm ile belirlenen vektör ile, bölgesel optik akıalanını kıyas ediyor; ve optik akı alanı ile çelişen ölçümleri eliyor. Çalışmamızda,bu iki yöntemin, GEHK'nin ıraksamasını engellediğini ve genel performansınıartırdığını gösteriyoruz. Ayrıca, modüler bir EKH kütüphanesi olan SLAM++yazılımımızı açıklıyoruz.