論文の概要: Asynchronous Multi-View SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06562v1
• Date: Sun, 17 Jan 2021 00:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 20:13:04.160395
• Title: Asynchronous Multi-View SLAM
• Title（参考訳）: 非同期マルチビューSLAM
• Authors: Anqi Joyce Yang, Can Cui, Ioan Andrei B\^arsan, Raquel Urtasun, Shenlong Wang
• Abstract要約: 既存のマルチカメラSLAMシステムは、すべてのカメラの同期シャッターを想定しています。 我々のフレームワークは、トラッキング、ローカルマッピング、ループクローズの間、非同期多フレーム間で情報を関連付けるために、連続時間モーションモデルを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.49842639404413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing multi-camera SLAM systems assume synchronized shutters for all cameras, which is often not the case in practice. In this work, we propose a generalized multi-camera SLAM formulation which accounts for asynchronous sensor observations. Our framework integrates a continuous-time motion model to relate information across asynchronous multi-frames during tracking, local mapping, and loop closing. For evaluation, we collected AMV-Bench, a challenging new SLAM dataset covering 482 km of driving recorded using our asynchronous multi-camera robotic platform. AMV-Bench is over an order of magnitude larger than previous multi-view HD outdoor SLAM datasets, and covers diverse and challenging motions and environments. Our experiments emphasize the necessity of asynchronous sensor modeling, and show that the use of multiple cameras is critical towards robust and accurate SLAM in challenging outdoor scenes.
• Abstract（参考訳）: 既存のマルチカメラslamシステムは全カメラの同期シャッターを想定しており、実際にはそうではないことが多い。 本研究では,非同期センサ観測を考慮した汎用マルチカメラslam方式を提案する。 我々のフレームワークは、トラッキング、ローカルマッピング、ループクローズの間、非同期多フレーム間で情報を関連付けるために、連続時間モーションモデルを統合する。 評価のために、非同期マルチカメラロボットプラットフォームを用いて482kmの走行を記録できるSLAMデータセットであるAMV-Benchを収集した。 AMV-Benchは、以前のマルチビューHD屋外SLAMデータセットよりも桁違いに大きく、多様な、挑戦的な動きと環境をカバーする。 実験では, 非同期センサモデリングの必要性を強調し, 複数のカメラの使用が, 挑戦的な屋外シーンにおいて, 堅牢かつ正確なSLAMに対して重要であることを示す。

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