論文の概要: Robust Ego and Object 6-DoF Motion Estimation and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13993v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 05:12:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 02:46:43.825191
• Title: Robust Ego and Object 6-DoF Motion Estimation and Tracking
• Title（参考訳）: ロバストエゴとオブジェクト6-DoFの運動推定と追跡
• Authors: Jun Zhang and Mina Henein and Robert Mahony and Viorela Ila
• Abstract要約: 本稿では,動的多体視覚計測における高精度な推定と一貫した追跡性を実現するためのロバストな解を提案する。 セマンティック・インスタンスレベルのセグメンテーションと正確な光フロー推定の最近の進歩を活用して、コンパクトで効果的なフレームワークを提案する。 追従点の品質と運動推定精度を向上させる新しい定式化SE(3)運動と光流が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.162070820801102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of tracking self-motion as well as motion of objects in the scene using information from a camera is known as multi-body visual odometry and is a challenging task. This paper proposes a robust solution to achieve accurate estimation and consistent track-ability for dynamic multi-body visual odometry. A compact and effective framework is proposed leveraging recent advances in semantic instance-level segmentation and accurate optical flow estimation. A novel formulation, jointly optimizing SE(3) motion and optical flow is introduced that improves the quality of the tracked points and the motion estimation accuracy. The proposed approach is evaluated on the virtual KITTI Dataset and tested on the real KITTI Dataset, demonstrating its applicability to autonomous driving applications. For the benefit of the community, we make the source code public.
• Abstract（参考訳）: カメラからの情報を用いて、シーン内の物体の動きをトラッキングする問題は、多体視覚計測と呼ばれており、困難な課題である。 本稿では,動的多体視覚オドメトリの正確な推定と一貫した追跡可能性を実現するためのロバストな解を提案する。 セマンティックなインスタンスレベルのセグメンテーションと正確な光フロー推定の最近の進歩を活用して,コンパクトで効果的なフレームワークを提案する。 トラック点の品質と運動推定精度を向上させるために,se(3)運動と光流れを共同で最適化した新しい定式化法を提案する。 提案手法は仮想KITTIデータセット上で評価され,実際のKITTIデータセット上でテストされる。 コミュニティの利益のために、私たちはソースコードを公開しています。

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