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Robust odometry estimation for RGB-D cameras
Christian Kerl
, Jurgen Sturm
,
Daniel Cremers
Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence
Technische Universität München
Publikation
:
Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband
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Konferenzbeitrag
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Begutachtung
533
Zitate (Scopus)
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Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Robust odometry estimation for RGB-D cameras“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Motion Model
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100%
Open Source License
100%
Constant Memory
100%
Computational Resource
100%
Synthetic Data
100%
Error Function
100%
Memory Footprint
100%
Keyphrases
RGB-D
100%
Odometry Estimation
100%
Camera Motion
66%
Benchmark Dataset
33%
Motion Model
33%
CPU Core
33%
Synthetic Data
33%
Fast Method
33%
Additional Sensor
33%
Error Function
33%
Memory Footprint
33%
Temporal Filtering
33%
Accurate Method
33%
Nonlinear Minimization
33%
Open Source License
33%
Coarse-to-fine Scheme
33%
Constant Memory
33%
Limited Computational Resources
33%
Image Dataset
33%
Small Constants
33%
Photometric Error
33%