論文の概要: BirdSLAM: Monocular Multibody SLAM in Bird's-Eye View
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07613v1
- Date: Sun, 15 Nov 2020 19:37:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 06:46:28.520145
- Title: BirdSLAM: Monocular Multibody SLAM in Bird's-Eye View
- Title（参考訳）: BirdSLAM:Bird-Eye Viewにおける単眼多体SLAM
- Authors: Swapnil Daga, Gokul B. Nair, Anirudha Ramesh, Rahul Sajnani, Junaid
Ahmed Ansari and K. Madhava Krishna
- Abstract要約: 本研究では,単眼カメラのみを装備した自律走行プラットフォームのための新しい位置対応マッピングシステムであるBirdSLAMを提案する。
BirdSLAMは、ローカライゼーションとマッピングを行う構成空間として、正眼視(鳥眼視)を用いて、他の単眼SLAMシステムによる課題に取り組む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.250859125675259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present BirdSLAM, a novel simultaneous localization and
mapping (SLAM) system for the challenging scenario of autonomous driving
platforms equipped with only a monocular camera. BirdSLAM tackles challenges
faced by other monocular SLAM systems (such as scale ambiguity in monocular
reconstruction, dynamic object localization, and uncertainty in feature
representation) by using an orthographic (bird's-eye) view as the configuration
space in which localization and mapping are performed. By assuming only the
height of the ego-camera above the ground, BirdSLAM leverages single-view
metrology cues to accurately localize the ego-vehicle and all other traffic
participants in bird's-eye view. We demonstrate that our system outperforms
prior work that uses strictly greater information, and highlight the relevance
of each design decision via an ablation analysis.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,単眼カメラのみを搭載した自律走行プラットフォームの挑戦的なシナリオを実現するために,新しい位置対応マッピングシステムであるBirdSLAMを提案する。
BirdSLAMは、他の単分子SLAMシステム(モノクル再構成におけるスケールの曖昧さ、動的オブジェクトの局所化、特徴表現の不確実性など)が直面している課題に、ローカライズとマッピングを行う構成空間として、ホログラフィック(鳥の目)ビューを用いて取り組む。
地上のエゴカメラの高さだけを仮定することで、BirdSLAMはワンビューのメトロジーの手がかりを活用して、エゴ車両や他の鳥眼ビューの全ての交通参加者を正確にローカライズする。
我々は,より厳密な情報を用いた先行作業よりも優れた性能を示し,アブレーション解析による設計決定の関連性を明らかにする。
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