論文の概要: Monocular Rotational Odometry with Incremental Rotation Averaging and Loop Closure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01872v1
• Date: Mon, 5 Oct 2020 09:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:49:42.978048
• Title: Monocular Rotational Odometry with Incremental Rotation Averaging and Loop Closure
• Title（参考訳）: インクリメンタルな回転平均化とループクロージャを用いた単眼回転オドメトリ
• Authors: Chee-Kheng Chng, Alvaro Parra, Tat-Jun Chin, Yasir Latif
• Abstract要約: 絶対的なカメラ配向の推定は、姿勢推定タスクに不可欠である。 2D-2D機能一致だけでカメラの向きを正確に推定する高速アルゴリズムを考案する。 我々のシステムは、高速かつ一定時間反復更新のための新しいインクリメンタルローテーション平均化手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.467052373502575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating absolute camera orientations is essential for attitude estimation tasks. An established approach is to first carry out visual odometry (VO) or visual SLAM (V-SLAM), and retrieve the camera orientations (3 DOF) from the camera poses (6 DOF) estimated by VO or V-SLAM. One drawback of this approach, besides the redundancy in estimating full 6 DOF camera poses, is the dependency on estimating a map (3D scene points) jointly with the 6 DOF poses due to the basic constraint on structure-and-motion. To simplify the task of absolute orientation estimation, we formulate the monocular rotational odometry problem and devise a fast algorithm to accurately estimate camera orientations with 2D-2D feature matches alone. Underpinning our system is a new incremental rotation averaging method for fast and constant time iterative updating. Furthermore, our system maintains a view-graph that 1) allows solving loop closure to remove camera orientation drift, and 2) can be used to warm start a V-SLAM system. We conduct extensive quantitative experiments on real-world datasets to demonstrate the accuracy of our incremental camera orientation solver. Finally, we showcase the benefit of our algorithm to V-SLAM: 1) solving the known rotation problem to estimate the trajectory of the camera and the surrounding map, and 2)enabling V-SLAM systems to track pure rotational motions.
• Abstract（参考訳）: 姿勢推定タスクには絶対的なカメラ方位の推定が不可欠である。 確立されたアプローチは、まず視覚オドメトリ(vo)または視覚スラム(v-slam)を実行し、voまたはv-slamで推定されるカメラポーズ(6 dof)からカメラ向き(3 dof)を取得することである。 このアプローチの欠点の1つは、フル6 DOFカメラのポーズを推定する冗長性に加えて、構造と動きの基本的な制約により、6 DOFのポーズと共同でマップ(3Dシーンポイント)を推定することに依存することである。 絶対方位推定のタスクを単純化するため,単眼回転オドメトリ問題を定式化し,2d-2d特徴マッチングのみを用いてカメラ方位を正確に推定する高速アルゴリズムを考案する。 我々のシステムを支える新しいインクリメンタルなローテーション平均化手法は,反復更新を高速かつ一定時間行う。 さらに,本システムはビューグラフを維持している。 1)ループクロージャを解決し、カメラ方向ドリフトを除去し、 2) V-SLAMシステムの起動を温めることができる。 実世界のデータセットの定量化実験を行い、インクリメンタルカメラオリエンテーションの精度を実証する。 最後に、V-SLAMに対するアルゴリズムの利点を示す。 1) カメラと周囲マップの軌跡を推定するために既知の回転問題の解法,2) 純粋な回転運動を追跡するためにV-SLAMシステムを導入。

関連論文リスト

• ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras [33.81592783496106]
  イベントベースのビジュアルオドメトリーは、トラッキングとサブプロブレムを並列にマッピングすることを目的としている。 イベントベースのステレオビジュアル慣性オドメトリーシステムを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T05:35:27Z)
• An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation [10.05584976985694]
  3D-2D制約は、Visual Odometry (VO) やStructure-from-Motion (SfM) システムで広く使われている。 回転変換デカップリング推定に基づく新しい3次元ポーズ解決器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T10:21:05Z)
• VI-Net: Boosting Category-level 6D Object Pose Estimation via Learning Decoupled Rotations on the Spherical Representations [55.25238503204253]
  作業を容易にするために,VI-Netと呼ばれる新しい回転推定ネットワークを提案する。 球面信号を処理するために、SPAtial Spherical Convolutionの新たな設計に基づいて、球面特徴ピラミッドネットワークを構築する。 ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T05:47:53Z)
• DFR: Depth from Rotation by Uncalibrated Image Rectification with Latitudinal Motion Assumption [6.369764116066747]
  そこで我々は,非校正回転カメラのための新しい画像補正ソリューションDfRを提案する。 具体的には、カメラが一定の緯度で球上で回転するときに回転するカメラの動きをモデル化する。 2点解析解法は2つの画像の修正変換を直接計算することから導かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T09:11:22Z)
• DepthP+P: Metric Accurate Monocular Depth Estimation using Planar and Parallax [0.0]
  現在の自己監督型単眼深度推定法は主に、カメラの動きを表す剛体の動きを推定することに基づいている。 本稿では,従来の平面パララックスパラダイムに従えば,メートル法で出力を推定する手法であるDepthP+Pを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T14:53:21Z)
• Category-Level 6D Object Pose Estimation with Flexible Vector-Based Rotation Representation [51.67545893892129]
  モノクロRGB-D画像からカテゴリレベルの6次元ポーズとサイズ推定のための新しい3次元グラフ畳み込みに基づくパイプラインを提案する。 まず,3次元グラフ畳み込みを用いた向き対応オートエンコーダの設計を行った。 そして, 回転情報を潜在特徴から効率的に復号化するために, フレキシブルなベクトルベースデコンポーザブルな回転表現を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T02:13:43Z)
• E-Graph: Minimal Solution for Rigid Rotation with Extensibility Graphs [61.552125054227595]
  重なり合う領域を持たない2つの画像間の相対的な回転推定を解くために,新しい最小解を提案する。 E-Graphに基づいて、回転推定問題はより単純でエレガントになる。 回転推定戦略を6-DoFカメラのポーズと高密度3Dメッシュモデルを得る完全カメラ追跡マッピングシステムに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T16:11:48Z)
• RSDet++: Point-based Modulated Loss for More Accurate Rotated Object Detection [53.57176614020894]
  我々は、回転感度誤差(RSE)として、5パラメータと8パラメータの回転物体検出法の両方における損失の不連続性を分類する。 問題を軽減するために新しい変調された回転損失を導入し、回転感度検出ネットワーク(RSDet)を提案する。 10ピクセル未満のオブジェクトに対する本手法の精度をさらに向上するため,新しいRSDet++を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T11:57:53Z)
• On the Robustness of Multi-View Rotation Averaging [77.09542018140823]
  解法に$epsilon$-cycle整合項を導入する。 重み低減による誤測定の負の効果を暗黙的に抑制する。 実験の結果,提案手法は様々なベンチマークで芸術の状況よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T05:47:37Z)
• CoMo: A novel co-moving 3D camera system [0.0]
  CoMoは2台の同期高速カメラと回転ステージを組み合わせた共同移動カメラシステムである。 本稿では,システム"ホーム"構成において,カメラの位置とヨー,ピッチ,ロールの3つの角度を測定する外部パラメータのキャリブレーションについて述べる。 本研究では,3次元実験において,再現および測定した3次元距離を1%の相対誤差で比較することにより,システムのロバスト性と精度を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T13:29:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。