論文の概要: Good Graph to Optimize: Cost-Effective, Budget-Aware Bundle Adjustment
in Visual SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10123v1
- Date: Sun, 23 Aug 2020 22:41:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 03:22:44.604917
- Title: Good Graph to Optimize: Cost-Effective, Budget-Aware Bundle Adjustment
in Visual SLAM
- Title（参考訳）: good graph to optimize: visual slamにおけるコスト効率と予算対応バンドル調整
- Authors: Yipu Zhao, Justin S. Smith, Patricio A. Vela
- Abstract要約: 本稿では,BAベースのVSLAMバックエンドにおけるローカルBAのコスト効率を向上させるための,新しい厳密な手法について述べる。
Good Graphと呼ばれる効率的なアルゴリズムは、ローカルBAに最適化されたサイズ再現グラフを条件保存で選択するために開発されている。
1) スタンドアロンプロセスとしてのVSLAMと,2) クローズドループナビゲーションシステムとしてのVSLAMの2つのシナリオで評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.1314351938387
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The cost-efficiency of visual(-inertial) SLAM (VSLAM) is a critical
characteristic of resource-limited applications. While hardware and algorithm
advances have been significantly improved the cost-efficiency of VSLAM
front-ends, the cost-efficiency of VSLAM back-ends remains a bottleneck. This
paper describes a novel, rigorous method to improve the cost-efficiency of
local BA in a BA-based VSLAM back-end. An efficient algorithm, called Good
Graph, is developed to select size-reduced graphs optimized in local BA with
condition preservation. To better suit BA-based VSLAM back-ends, the Good Graph
predicts future estimation needs, dynamically assigns an appropriate size
budget, and selects a condition-maximized subgraph for BA estimation.
Evaluations are conducted on two scenarios: 1) VSLAM as standalone process, and
2) VSLAM as part of closed-loop navigation system. Results from the first
scenario show Good Graph improves accuracy and robustness of VSLAM estimation,
when computational limits exist. Results from the second scenario, indicate
that Good Graph benefits the trajectory tracking performance of VSLAM-based
closed-loop navigation systems, which is a primary application of VSLAM.
- Abstract（参考訳）: ビジュアル(慣性)SLAM(VSLAM)のコスト効率は、リソース制限されたアプリケーションの重要な特徴である。
ハードウェアとアルゴリズムの進歩はVSLAMフロントエンドのコスト効率を大幅に改善したが、VSLAMバックエンドのコスト効率は依然としてボトルネックとなっている。
本稿では,BAベースのVSLAMバックエンドにおけるローカルBAのコスト効率を向上させるための,新しい厳密な手法について述べる。
Good Graphと呼ばれる効率的なアルゴリズムは、ローカルBAに最適化されたサイズ再現グラフを条件保存で選択するために開発された。
BAベースのVSLAMバックエンドに合うように、Good Graphは将来の見積もりニーズを予測し、適切なサイズ予算を動的に割り当て、BA推定のための条件最大化サブグラフを選択する。
評価は2つのシナリオで行われる。
1)独立プロセスとしてのVSLAM,及び
2) 閉ループナビゲーションシステムの一部としてのVSLAM。
最初のシナリオでは、計算限界が存在する場合、グッドグラフはVSLAM推定の精度と堅牢性を改善する。
第2のシナリオから得られた結果は、よいグラフは、vslamの主要なアプリケーションである、vslamベースのクローズドループナビゲーションシステムの軌道追跡性能に有益であることを示している。
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