ビジュアルオドメトリーとはどのようなもので、どのように機能するのでしょうか？ 面白いことに、それには視覚以上のものが使われているのです！
ビジュアルオドメトリーでは、自律走行車やデバイスが空間をどのように移動するかを指示するためにカメラからの画像情報を使用していますが、中でも各カメラフレーム内でのキーポイントに焦点が当てられています。
それによって、デバイスや車両が前後左右に動いたかどうかを知ることができるため、この情報がホイールオドメトリーのような、現在使われている他のあらゆるタイプのオドメトリーに追加されるようになってきました。
これによって、ホイールオドメトリーを使うと、車輪がどれくらいの速度で、どのようなレートで回転しているかによって、前進しているか旋回しているかを知ることができるのです。
現在では製品がどんどん市場に出てきていますが、vSLAMはまだ研究が不十分であるため、今後はそれを開発する人がいるかどうかが重要になってきます。最後に必要となるのは、それをあなたのシステムとどのように統合するかということになるのですから。
もし、あなたのチームにvSLAMを扱える人、あるいはvSLAMを扱える製品があれば、研究、開発、プロトタイピングにかかる多大な時間の節約につながるでしょう。
動画テキスト
ビジュアルオドメトリーとはどんなものでしょうか？
ビジュアルオドメトリーでは、基本的にカメラの映像を使って、空間内をどのように移動しているかを把握しています。これによってカメラフレームごとにフレーム内の重要なポイントを見て、前進か後退か、あるいは左右に動いたかどうかを判断しますが、さらに、車輪の回転速度と回転速度から前進か旋回かを判断するホイールオドメトリーなどの様々な装置、あなたが用いている他のオドメトリーにもその情報が追加されているのです。
ビジュアルオドメトリーは、車輪がどのように回転しているかに似ていて、目で見ただけでどのように機能しているかが分かります。
vSLAMは社内で開発する必要があるのか、それとも既存の選択肢があるのでしょうか？
その答えとしては、現在すでに利用できる製品またはオープン ソース パッケージがいくつかあるということになるでしょう。 私が知っているいくつかの例ですが、Google の地図作成は、SLAM 用の LIDAR を統合していて非常に優れていますし、またヘクターSLAMというものもあります。 vSLAM については、私がよく知っているのは Vins Mono Algorithmですが、それらのライセンスについてとか、実際にどれほどの機能があるのかは確かではありません。
時間の経過とともに、こうした既製品がどんどん市場に出てきていますが、一方では、vSLAMを開発している人が内部にいることはこれから重要となってくるでしょう。というのもvSLAMはまだほとんど研究されておらず、あなたのシステムとの統合が複雑になってしまうケースが避けられないでしょうから。
もしチーム内にvSLAMを扱える人がいるとか、それを使っている製品があれば、研究開発や試作化にかかる多大な時間を節約できることに繋がると思います。
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