Real Time Monokular Visual Odometri Menggunakan Distance Ratio untuk Estimasi Skala

DIKY SEPTA NUGROHO, Dr.Eng. Igi Ardiyanto, S.T, M.Eng.

2017 | Skripsi | S1 TEKNIK ELEKTRO

Navigasi dead reckoning secara real time merupakan suatu kebutuhan untuk mendapatkan informasi posisi terkini dari sebuah mobile robot untuk dapat menyelesaikan tugasnya. Apalagi pada daerah yang berbahaya serta daerah yang tidak dapat dijangkau GPS. Monokular visual odometri merupakan salah satu navigasi dead reckoning yang potensial dan efisien karena hanya menggunakan sebuah kamera saja. Diperlukan informasi berupa fitur pada citra untuk dapat mengestimasi pergerakan kamera. Karena harus dilakukan secara real time, visual odometri menuntut waktu komputasi yang cepat dalam ekstraksi fitur tanpa mengorbankan akurasinya. Untuk itu digunakan deteksi fitur Censure dan deskripsi fitur upright SURF sebagai algoritma fitur ekstraksi. Salah satu permasalahan pada monokular visual odometri adalah skala yang tidak diketahui. Tanpa adanya informasi sensor lain, estimasi skala dengan hanya memanfaatkan informasi citra menjadi satu-satunya cara. Pada penelitian ini, distance ratio digunakan sebagai estimasi skala ditambah dengan ransac untuk seleksi outlier. Hasil pengujian menunjukkan ekstraksi fitur memiliki repeability dan waktu komputasi yang baik. Waktu komputasi algoritma secara keseluruhan kurang dari 500 ms sehingga dapat dijalankan secara real time. Proses estimasi skala hanya akan mempengaruhi posisi kamera yang dihasilkan, namun tidak untuk orientasinya. Terakhir, algoritma yang dirancang mampu menghasilkan drift error yang sangat kecil yaitu sebesar 0.0667 meter untuk tiap meter pergerakan kamera. Selain itu drift error rotasi yang dihasilkan sangat kecil yaitu 0.00773 untuk pitch, 0.0034 untuk yaw, dan 0.0035 untuk roll tiap satu meter pergerakan kamera.

Real time dead reckoning navigation is important to gives information of current position of autonomous mobile robot to complete its task. Espescially in certain areas such as hazardous areas and GPS-denied areas. Monocular visual odometry is good choice as it is one of dead reckoning navigation method that using single camera. For real time task, visual odometry required fast feature extraction without ignoring its accuracy. Therefore we propose Censure feature detector and upright SURF feature descriptor as feature extraction. Yet, scale ambiguity for monocular visual odometry still be a challenging problem to be solved. Without other information from other sensor, estimating the scale is the only way. In this work, distance ratio is used to estimate the scale with ransac as outlier removal. Experimental result shows that feature extraction has good performance in repeatability, and viewpoint changes. The computation time taken by the designed algorithm is less than 500 ms so it can be executed in real time mode. Moreover, scale estimation process is only affect the position of camera, not the orientation. The designed algorithm can determine camera position with drift error of 0.0667 meter per one meter movement. Then, rotational drift error produced is 0.00773 around x axis, 0.0034 arround y axis, and 0.0035 around z axis per one meter movement.

Kata Kunci : navigasi, visual odometri, distance ratio, skala, fitur.