論文の概要: DOT: Dynamic Object Tracking for Visual SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00052v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 18:36:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 00:03:04.827474
• Title: DOT: Dynamic Object Tracking for Visual SLAM
• Title（参考訳）: DOT: Visual SLAMのための動的オブジェクト追跡
• Authors: Irene Ballester, Alejandro Fontan, Javier Civera, Klaus H. Strobl, Rudolph Triebel
• Abstract要約: DOTはインスタンスセグメンテーションとマルチビュー幾何を組み合わせて、動的オブジェクトのマスクを生成する。 実際にどのオブジェクトが動いているかを判断するために、DOTは、潜在的にダイナミックなオブジェクトの最初のインスタンスを抽出し、次に推定されたカメラモーションで、測光再投射誤差を最小限にして、そのようなオブジェクトを追跡する。 提案手法はORB-SLAM 2の精度とロバスト性を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.69544718120167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present DOT (Dynamic Object Tracking), a front-end that added to existing SLAM systems can significantly improve their robustness and accuracy in highly dynamic environments. DOT combines instance segmentation and multi-view geometry to generate masks for dynamic objects in order to allow SLAM systems based on rigid scene models to avoid such image areas in their optimizations. To determine which objects are actually moving, DOT segments first instances of potentially dynamic objects and then, with the estimated camera motion, tracks such objects by minimizing the photometric reprojection error. This short-term tracking improves the accuracy of the segmentation with respect to other approaches. In the end, only actually dynamic masks are generated. We have evaluated DOT with ORB-SLAM 2 in three public datasets. Our results show that our approach improves significantly the accuracy and robustness of ORB-SLAM 2, especially in highly dynamic scenes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存のSLAMシステムに追加されるフロントエンドであるDOT(Dynamic Object Tracking)を提案する。 DOTはインスタンスセグメンテーションとマルチビュー幾何を組み合わせて動的オブジェクトのマスクを生成し、厳密なシーンモデルに基づくSLAMシステムでそれらの最適化の領域を避ける。 どのオブジェクトが実際に動いているかを決定するために、ドットセグメントはまず動的オブジェクトのインスタンスを作成し、推定されたカメラの動きで、測光再投影誤差を最小化し、オブジェクトを追跡する。 この短期追跡は、他のアプローチに対するセグメンテーションの精度を向上させる。 最後に、実際には動的マスクのみが生成される。 ORB-SLAM 2を用いたDOTを3つの公開データセットで評価した。 その結果,本手法はorb-slam 2の精度とロバスト性,特に高ダイナミックな場面において著しく向上することがわかった。

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