論文の概要: Event Camera Based Real-Time Detection and Tracking of Indoor Ground Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11916v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 19:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 13:33:05.273057
• Title: Event Camera Based Real-Time Detection and Tracking of Indoor Ground Robots
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた屋内ロボットのリアルタイム検出と追跡
• Authors: Himanshu Patel, Craig Iaboni, Deepan Lobo, Ji-won Choi, Pramod Abichandani
• Abstract要約: 本稿では,イベントカメラを用いて複数の移動ロボットをリアルタイムに検出・追跡する手法を提案する。 ノイズのあるアプリケーションの密度に基づく空間クラスタリング(DBSCAN)を用いて、ロボットと1本のk次元(k-d)木を検知し、屋内アリーナで動きながら正確に追跡する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.471139321417215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a real-time method to detect and track multiple mobile ground robots using event cameras. The method uses density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to detect the robots and a single k-dimensional (k-d) tree to accurately keep track of them as they move in an indoor arena. Robust detections and tracks are maintained in the face of event camera noise and lack of events (due to robots moving slowly or stopping). An off-the-shelf RGB camera-based tracking system was used to provide ground truth. Experiments including up to 4 robots are performed to study the effect of i) varying DBSCAN parameters, ii) the event accumulation time, iii) the number of robots in the arena, and iv) the speed of the robots on the detection and tracking performance. The experimental results showed 100% detection and tracking fidelity in the face of event camera noise and robots stopping for tests involving up to 3 robots (and upwards of 93% for 4 robots).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントカメラを用いて複数の移動ロボットをリアルタイムに検出・追跡する手法を提案する。 ノイズのあるアプリケーションの密度に基づく空間クラスタリング(DBSCAN)を用いて、ロボットと1本のk次元(k-d)木を検知し、屋内アリーナで動きながら正確に追跡する。 ロバスト検出とトラックは、イベントカメラのノイズやイベントの欠如(ロボットがゆっくりと動いたり止まったりするため)に直面して維持される。 既製のRGBカメラベースの追跡システムは、地上の真実を提供するために使用されました。 i)DBSCANパラメータの変化、ii)イベント蓄積時間、iii)アリーナ内のロボットの数、およびiv)検出および追跡性能に対するロボットの速度を研究するために、最大4つのロボットを含む実験が行われます。 実験結果は、イベントカメラのノイズと、最大3台のロボットを含むテストのために停止するロボットと、最大で93%のロボットによる検出と追跡の忠実性を示した。

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