論文の概要: DeepFactors: Real-Time Probabilistic Dense Monocular SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05049v1
- Date: Tue, 14 Jan 2020 21:08:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 13:02:17.875422
- Title: DeepFactors: Real-Time Probabilistic Dense Monocular SLAM
- Title（参考訳）: DeepFactors: リアルタイム確率的高密度モノクロSLAM
- Authors: Jan Czarnowski, Tristan Laidlow, Ronald Clark and Andrew J. Davison
- Abstract要約: 本稿では,リアルタイム性能を維持しつつ,確率的フレームワークでメソッドを統一するSLAMシステムを提案する。
これは、学習されたコンパクトな深度マップ表現を使用し、3種類のエラーを修正することによって達成される。
本研究では,実世界列の軌跡推定と深度再構成に関するシステム評価を行い,推定密度幾何の様々な例を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.033778410908877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ability to estimate rich geometry and camera motion from monocular
imagery is fundamental to future interactive robotics and augmented reality
applications. Different approaches have been proposed that vary in scene
geometry representation (sparse landmarks, dense maps), the consistency metric
used for optimising the multi-view problem, and the use of learned priors. We
present a SLAM system that unifies these methods in a probabilistic framework
while still maintaining real-time performance. This is achieved through the use
of a learned compact depth map representation and reformulating three different
types of errors: photometric, reprojection and geometric, which we make use of
within standard factor graph software. We evaluate our system on trajectory
estimation and depth reconstruction on real-world sequences and present various
examples of estimated dense geometry.
- Abstract（参考訳）: モノクロ画像からリッチな幾何学とカメラの動きを推定する能力は、未来の対話型ロボティクスと拡張現実の応用に不可欠である。
シーンの幾何学的表現(希少なランドマーク、密集した地図)、多視点問題の最適化に使用される一貫性の指標、学習前の使用など、様々なアプローチが提案されている。
リアルタイム性能を維持しつつ,これらの手法を確率的フレームワークに統合するSLAMシステムを提案する。
これは、学習されたコンパクトな深度マップ表現を使い、3つの異なるタイプのエラー(測光、再投影、幾何学)を再構成することで達成されます。
本研究では,実世界列の軌跡推定と深度再構成に関するシステム評価を行い,推定密度幾何の様々な例を示す。
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