論文の概要: Beyond Photometric Consistency: Gradient-based Dissimilarity for Improving Visual Odometry and Stereo Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04090v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 16:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:11:47.087623
• Title: Beyond Photometric Consistency: Gradient-based Dissimilarity for Improving Visual Odometry and Stereo Matching
• Title（参考訳）: 光度整合性を超えて:視覚オドメトリーとステレオマッチングを改善するグラディエントに基づく相違性
• Authors: Jan Quenzel, Radu Alexandru Rosu, Thomas L\"abe, Cyrill Stachniss, and Sven Behnke
• Abstract要約: 本稿では,光度誤差の考え方に基づく画像の登録のための新しい指標について検討する。 ステレオ推定とビジュアルオドメトリーシステムの両方に統合し、典型的な相違と直接画像登録タスクに明確な利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.27086269084186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pose estimation and map building are central ingredients of autonomous robots and typically rely on the registration of sensor data. In this paper, we investigate a new metric for registering images that builds upon on the idea of the photometric error. Our approach combines a gradient orientation-based metric with a magnitude-dependent scaling term. We integrate both into stereo estimation as well as visual odometry systems and show clear benefits for typical disparity and direct image registration tasks when using our proposed metric. Our experimental evaluation indicats that our metric leads to more robust and more accurate estimates of the scene depth as well as camera trajectory. Thus, the metric improves camera pose estimation and in turn the mapping capabilities of mobile robots. We believe that a series of existing visual odometry and visual SLAM systems can benefit from the findings reported in this paper.
• Abstract（参考訳）: ポーズ推定と地図作成は自律ロボットの中心的な要素であり、センサーデータの登録に依存している。 本稿では,光度誤差の考え方に基づく画像の登録のための新しい指標について検討する。 グラデーションに基づくメトリクスと,マグニチュード依存のスケーリング用語を組み合わせたアプローチである。 ステレオ推定と視覚オドメトリシステムの両方を統合し,提案手法を用いた場合の典型的不一致や直接画像登録タスクに対する明確な利点を示す。 実験評価の結果,測定値がよりロバストで正確なシーン深度の推定とカメラの軌跡を推定できることがわかった。 これにより、カメラのポーズ推定を改善し、移動ロボットのマッピング能力を向上する。 本報告では, 既存の視力計測システムと視力計測システムにより, 得られた知見の恩恵を受けることができると考えている。

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