論文の概要: PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line
Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07462v3
- Date: Fri, 15 Apr 2022 01:33:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 00:39:02.939768
- Title: PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line
Features
- Title（参考訳）: PL-VINS:ポイントとライン機能を備えたリアルタイム単眼のビジュアル慣性SLAM
- Authors: Qiang Fu, Jialong Wang, Hongshan Yu, Islam Ali, Feng Guo, Yijia He,
Hong Zhang
- Abstract要約: 本稿では,実時間最適化に基づく点と線の特徴を持つ単分子VINS法であるPL-VINSを提案する。
提案手法の局所化誤差は,VINS-Monoよりも12～16%小さく,更新頻度が同じであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.990163046319974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Leveraging line features to improve localization accuracy of point-based
visual-inertial SLAM (VINS) is gaining interest as they provide additional
constraints on scene structure. However, real-time performance when
incorporating line features in VINS has not been addressed. This paper presents
PL-VINS, a real-time optimization-based monocular VINS method with point and
line features, developed based on the state-of-the-art point-based VINS-Mono
\cite{vins}. We observe that current works use the LSD \cite{lsd} algorithm to
extract line features; however, LSD is designed for scene shape representation
instead of the pose estimation problem, which becomes the bottleneck for the
real-time performance due to its high computational cost. In this paper, a
modified LSD algorithm is presented by studying a hidden parameter tuning and
length rejection strategy. The modified LSD can run at least three times as
fast as LSD. Further, by representing space lines with the Pl\"{u}cker
coordinates, the residual error in line estimation is modeled in terms of the
point-to-line distance, which is then minimized by iteratively updating the
minimum four-parameter orthonormal representation of the Pl\"{u}cker
coordinates. Experiments in a public benchmark dataset show that the
localization error of our method is 12-16\% less than that of VINS-Mono at the
same pose update frequency. %For the benefit of the community, The source code
of our method is available at: https://github.com/cnqiangfu/PL-VINS.
- Abstract（参考訳）: ポイントベース視覚慣性SLAM(VINS)のローカライズ精度を向上させるためにライン機能を活用することは、シーン構造にさらなる制約を加えることで関心を集めている。
しかし、VINSにライン機能を組み込む場合のリアルタイム性能は未解決である。
本稿では,点と線の特徴を持つリアルタイム最適化に基づく単分子VINS法であるPL-VINSについて述べる。
現在の手法では,線の特徴を抽出するためにlsd \cite{lsd}アルゴリズムを用いるが,lsdはポーズ推定問題ではなくシーン形状表現のために設計されており,計算コストが高いためリアルタイム性能のボトルネックとなる。
本稿では,隠れパラメータチューニングと長さ拒否戦略について検討し,修正lsdアルゴリズムを提案する。
修正されたLSDはLSDの少なくとも3倍の速さで動作可能である。
さらに、Pl\"{u}cker 座標で空間線を表現することにより、直線推定における残差誤差を点から点までの距離でモデル化し、Pl\"{u}cker 座標の最小4パラメータ正規表現を反復的に更新することによって最小化する。
公開ベンチマークデータセットにおける実験では,同一ポーズ更新周波数におけるvins-monoのローカライズ誤差は12～16\%であった。
コミュニティの利益のために、このメソッドのソースコードはhttps://github.com/cnqiangfu/pl-vins.com/で入手できる。
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