Yanıtlar:
Güneşin, bulutların ve çok uzakta olan diğer şeylerin inf tahmini mesafe tahmini olacaktır. Bu birçok soruna neden olabilir. Etrafında dolaşmak için mesafenin tersi tahmin edilir. Tüm infler, daha az soruna neden olan sıfırlar haline gelir.
Ters derinlik parametreleştirmesi, kestirim algoritması içinde 1 / d ile orantılı olarak bir dönüm noktasının kameradan tam olarak dediği mesafeyi temsil eder. Yaklaşmanın arkasındaki mantık, genişletilmiş Kalman filtresi (EKF) gibi filtreleme yaklaşımlarının, özelliklerle ilişkili hatanın Gaussian olduğunu varsaymasıdır.
Görsel bir kilometre sayacı ayarında, bir dönüm noktasının derinliği, ilgili özelliklerin bazı çerçeve serileri üzerinde izlenip indüklenen paralaks kullanılarak tahmin edilir. Bununla birlikte, uzak özellikler için (kameranın yer değiştirmesine göre) ortaya çıkan paralaks küçük olacaktır ve daha da önemlisi, derinlikle ilişkili hata dağılımı, uzun bir kuyrukla minimum derinliğe yakın yüksek düzeyde zirve yapmaktadır (yani, Gauss dağılımı). Bir örneği görmek için Civera ve arkadaşlarının makalesinde (@ freakpatrol tarafından bahsedilmiştir) Şekil 7'ye veya Fallon ve arkadaşlarının Şekil 4'e başvurmalıdır . ICRA 2012 .
Ters derinliği (yani 1 / d) temsil ederek bu hata Gauss olur. Ayrıca, çok uzak noktaları temsil etmeyi mümkün kılar, örneğin sonsuzluk noktaları.
Davison'un yöntemi tanıtan makalesi anlamak için yeterince kolaydır:
Javier Civera, Andrew J. Davison ve JM Martınez Montiel DOI tarafından Monoküler SLAM için Ters Derinlik Parametrelendirmesi : 10.1109 / TRO.2008.2003276
Ters derinliğin sayısal şartlandırılması hakkındaki diğer cevaplarda belirtilen nedenlere ek olarak, bu terimin özellikle görsel kilometre sayacı literatüründe görünmesinin önemli bir nedeni, derinliklerin stereo vizyondan hesaplanma şeklidir: Düzeltmeden sonra 3D bilgi iki kamera görüntüsünde bir noktanın belirdiği yer arasındaki X cinsinden uzaklık.