論文の概要: Event-based Stereo Visual Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15548v2
• Date: Mon, 22 Feb 2021 14:52:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:52:42.174145
• Title: Event-based Stereo Visual Odometry
• Title（参考訳）: イベントベースステレオ視覚オドメトリ
• Authors: Yi Zhou, Guillermo Gallego, Shaojie Shen
• Abstract要約: ステレオ・イベント・ベースのカメラ・リグが取得したデータから視覚計測の問題に対する解決策を提案する。 我々は,シンプルかつ効率的な表現を用いて,ステレオイベントベースのデータの時間的一貫性を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.77238738150496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based cameras are bio-inspired vision sensors whose pixels work independently from each other and respond asynchronously to brightness changes, with microsecond resolution. Their advantages make it possible to tackle challenging scenarios in robotics, such as high-speed and high dynamic range scenes. We present a solution to the problem of visual odometry from the data acquired by a stereo event-based camera rig. Our system follows a parallel tracking-and-mapping approach, where novel solutions to each subproblem (3D reconstruction and camera pose estimation) are developed with two objectives in mind: being principled and efficient, for real-time operation with commodity hardware. To this end, we seek to maximize the spatio-temporal consistency of stereo event-based data while using a simple and efficient representation. Specifically, the mapping module builds a semi-dense 3D map of the scene by fusing depth estimates from multiple local viewpoints (obtained by spatio-temporal consistency) in a probabilistic fashion. The tracking module recovers the pose of the stereo rig by solving a registration problem that naturally arises due to the chosen map and event data representation. Experiments on publicly available datasets and on our own recordings demonstrate the versatility of the proposed method in natural scenes with general 6-DoF motion. The system successfully leverages the advantages of event-based cameras to perform visual odometry in challenging illumination conditions, such as low-light and high dynamic range, while running in real-time on a standard CPU. We release the software and dataset under an open source licence to foster research in the emerging topic of event-based SLAM.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラはバイオインスパイアされた視覚センサーで、ピクセルは互いに独立して動作し、マイクロ秒の解像度で明るさの変化に非同期に反応する。 これらの利点は、高速および高ダイナミックレンジシーンのようなロボット工学における挑戦的なシナリオに取り組むことができる。 ステレオ・イベント・ベースのカメラ・リグが取得したデータから視覚計測の問題に対する解決策を提案する。 本システムでは,各サブプロブレム(3次元再構成とカメラポーズ推定)に対する新しい解法を2つの目的を念頭に置いて開発する並列トラッキング・アンド・マッピング方式を採用している。 この目的のために,ステレオイベントベースのデータの時空間的一貫性をシンプルかつ効率的な表現を用いて最大化する。 特に、マッピングモジュールは、確率的方法で複数の局所的視点(時空間的一貫性によって観察される)からの深さ推定を融合することにより、シーンの半乾燥な3dマップを構築する。 トラッキングモジュールは、選択された地図とイベントデータ表現により自然に発生する登録問題を解決してステレオリグのポーズを回復する。 一般の6-DoF運動を伴う自然シーンにおいて, 公開データセットと記録実験により, 提案手法の汎用性を実証した。 このシステムは、標準CPU上でリアルタイムに実行しながら、低照度や高ダイナミックレンジなどの照明条件に挑戦する視覚的オドメトリーを実現するために、イベントベースのカメラの利点をうまく活用する。 私たちは、ソフトウェアとデータセットをオープンソースライセンス下でリリースし、イベントベースのslamの新たなトピックに関する研究を促進します。

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