論文の概要: Pushing the Envelope of Rotation Averaging for Visual SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01163v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 18:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 13:01:00.856591
• Title: Pushing the Envelope of Rotation Averaging for Visual SLAM
• Title（参考訳）: Visual SLAMのための回転平均化のエンベロープ
• Authors: Xinyi Li, Lin Yuan, Longin Jan Latecki, Haibin Ling
• Abstract要約: 視覚SLAMシステムのための新しい最適化バックボーンを提案する。 従来の単分子SLAMシステムの精度, 効率, 堅牢性を向上させるために, 平均化を活用している。 我々のアプローチは、公開ベンチマークの最先端技術に対して、同等の精度で最大10倍高速に表示することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.7375052440794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As an essential part of structure from motion (SfM) and Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems, motion averaging has been extensively studied in the past years and continues to attract surging research attention. While canonical approaches such as bundle adjustment are predominantly inherited in most of state-of-the-art SLAM systems to estimate and update the trajectory in the robot navigation, the practical implementation of bundle adjustment in SLAM systems is intrinsically limited by the high computational complexity, unreliable convergence and strict requirements of ideal initializations. In this paper, we lift these limitations and propose a novel optimization backbone for visual SLAM systems, where we leverage rotation averaging to improve the accuracy, efficiency and robustness of conventional monocular SLAM pipelines. In our approach, we first decouple the rotational and translational parameters in the camera rigid body transformation and convert the high-dimensional non-convex nonlinear problem into tractable linear subproblems in lower dimensions, and show that the subproblems can be solved independently with proper constraints. We apply the scale parameter with $l_1$-norm in the pose-graph optimization to address the rotation averaging robustness against outliers. We further validate the global optimality of our proposed approach, revisit and address the initialization schemes, pure rotational scene handling and outlier treatments. We demonstrate that our approach can exhibit up to 10x faster speed with comparable accuracy against the state of the art on public benchmarks.
• Abstract（参考訳）: structure from motion (sfm) と concurrent localization and mapping (slam) システムの本質的な部分として、動き平均化は近年広く研究され、研究の注目を集めている。 バンドル調整のような標準的アプローチは、ロボットナビゲーションの軌道を推定・更新するために、ほとんどの最先端SLAMシステムに受け継がれているが、SLAMシステムにおけるバンドル調整の実践的実装は、計算複雑性、信頼できない収束、理想的な初期化の厳密な要件によって本質的に制限されている。 本稿では,これらの制約を解消し,従来の単分子SLAMパイプラインの精度,効率,堅牢性を向上させるために,回転平均化を利用した視覚SLAMシステムの新しい最適化バックボーンを提案する。 本研究では,まずカメラ剛体変換における回転パラメータと変換パラメータを分離し,高次元の非凸非線形問題を低次元のトラクタブル線形サブプロブレムに変換することにより,サブプロブレムを適切な制約で独立に解けることを示す。 ポーズグラフの最適化に$l_1$-normのスケールパラメータを適用し、オフ値に対する平均ロバスト性に対処する。 さらに,提案手法のグローバル最適性を検証し,初期化スキーム,純粋回転シーンハンドリング,異常処理を再検討し,対処する。 当社のアプローチは,公開ベンチマークにおける技術状況に対して,同等の精度で最大10倍の速度で実現可能であることを示す。

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