論文の概要: GPO: Global Plane Optimization for Fast and Accurate Monocular SLAM Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12051v2
• Date: Sun, 24 May 2020 01:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 22:10:39.233244
• Title: GPO: Global Plane Optimization for Fast and Accurate Monocular SLAM Initialization
• Title（参考訳）: GPO: 高速かつ高精度な単分子SLAM初期化のためのグローバル平面最適化
• Authors: Sicong Du, Hengkai Guo, Yao Chen, Yilun Lin, Xiangbing Meng, Linfu Wen, Fei-Yue Wang
• Abstract要約: アルゴリズムは、スライドウィンドウでのホモグラフィー推定から始まる。 提案手法は,複数フレームからの平面情報を完全に活用し,ホモグラフィ分解における曖昧さを回避する。 実験の結果,提案手法は精度とリアルタイムの両面において微調整ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.847353792031488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Initialization is essential to monocular Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problems. This paper focuses on a novel initialization method for monocular SLAM based on planar features. The algorithm starts by homography estimation in a sliding window. It then proceeds to a global plane optimization (GPO) to obtain camera poses and the plane normal. 3D points can be recovered using planar constraints without triangulation. The proposed method fully exploits the plane information from multiple frames and avoids the ambiguities in homography decomposition. We validate our algorithm on the collected chessboard dataset against baseline implementations and present extensive analysis. Experimental results show that our method outperforms the fine-tuned baselines in both accuracy and real-time.
• Abstract（参考訳）: 初期化はslam (monocular concurrent localization and mapping) 問題に必須である。 本稿では,平面的特徴に基づく単分子SLAMの新たな初期化手法について述べる。 アルゴリズムはスライディングウィンドウにおけるホモグラフィ推定から始める。 その後、グローバルな平面最適化(GPO)に進み、カメラのポーズと通常の平面を得る。 3dポイントは三角測量なしで平面制約を使って復元できる。 提案手法は,複数フレームからの平面情報を完全に活用し,ホモグラフィ分解における曖昧さを回避する。 本アルゴリズムは,ベースライン実装に対して収集したチェスボードデータセット上で検証し,広範な解析を行う。 実験の結果,提案手法は精度とリアルタイムの両面において微調整ベースラインよりも優れていた。

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