論文の概要: StereoNeuroBayesSLAM: A Neurobiologically Inspired Stereo Visual SLAM
System Based on Direct Sparse Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03091v1
- Date: Fri, 6 Mar 2020 09:07:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 01:56:54.775465
- Title: StereoNeuroBayesSLAM: A Neurobiologically Inspired Stereo Visual SLAM
System Based on Direct Sparse Method
- Title（参考訳）: StereoNeuroBayesSLAM: 直接スパース法に基づく神経生物学的にインスパイアされたステレオ視覚SLAMシステム
- Authors: Taiping Zeng, Xiaoli Li, and Bailu Si
- Abstract要約: 本稿では,方向スパース法に基づく神経生物学的にインスパイアされた視覚同時位置決めマッピングシステムを提案する。
提案するSLAMシステムは,ステレオカメラからコヒーレントなセミメトリックトポロジマップをリアルタイムに構築する上で,ロバストである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.387562554845448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a neurobiologically inspired visual simultaneous localization and
mapping (SLAM) system based on direction sparse method to real-time build
cognitive maps of large-scale environments from a moving stereo camera. The
core SLAM system mainly comprises a Bayesian attractor network, which utilizes
neural responses of head direction (HD) cells in the hippocampus and grid cells
in the medial entorhinal cortex (MEC) to represent the head direction and the
position of the robot in the environment, respectively. Direct sparse method is
employed to accurately and robustly estimate velocity information from a stereo
camera. Input rotational and translational velocities are integrated by the HD
cell and grid cell networks, respectively. We demonstrated our
neurobiologically inspired stereo visual SLAM system on the KITTI odometry
benchmark datasets. Our proposed SLAM system is robust to real-time build a
coherent semi-metric topological map from a stereo camera. Qualitative
evaluation on cognitive maps shows that our proposed neurobiologically inspired
stereo visual SLAM system outperforms our previous brain-inspired algorithms
and the neurobiologically inspired monocular visual SLAM system both in terms
of tracking accuracy and robustness, which is closer to the traditional
state-of-the-art one.
- Abstract（参考訳）: 移動ステレオカメラから大規模環境のリアルタイムビルド認知マップへの方向スパース法に基づく神経生物学的にインスパイアされた視覚的同時局在マッピング(SLAM)システムを提案する。
本発明のコアSLAMシステムは、主に海馬の頭方向(HD)細胞と中角皮質(MEC)の格子細胞の神経応答を利用して、環境におけるロボットの頭方向と位置をそれぞれ表わすベイズ誘引ネットワークを含む。
ステレオカメラから速度情報を正確かつロバストに推定するために直接スパース法を用いる。
入力回転速度と変換速度は、それぞれhdセルとグリッドセルネットワークによって統合される。
キティオドメトリーベンチマークデータセット上で,神経生物学に触発された立体視覚スラムシステムを実演した。
提案するSLAMシステムは,ステレオカメラからコヒーレントなセミメトリックトポロジマップをリアルタイムに構築する。
認知地図の質的評価により,提案する神経生物学的刺激を受けたステレオ視覚スラムシステムは,これまでの脳に触発されたアルゴリズムや神経生物学に触発された単眼視覚スラムシステムよりも,従来の最先端システムに近いトラッキング精度とロバスト性の両方において優れていることが示された。
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