論文の概要: Avoiding Degeneracy for Monocular Visual SLAM with Point and Line Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01501v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 06:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:03:45.175893
• Title: Avoiding Degeneracy for Monocular Visual SLAM with Point and Line Features
• Title（参考訳）: 点と線の特徴を持つ単眼視SLAMの退化回避
• Authors: Hyunjun Lim, Yeeun Kim, Kwangik Jung, Sumin Hu, and Hyun Myung
• Abstract要約: 本稿では,点と線に基づく視覚SLAMアルゴリズムの退化回避法を提案する。 縮退問題を回避するために,新しい構造制約を提案する。 より正確な位置決めとマッピング結果が得られることが証明されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5938324336156293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a degeneracy avoidance method for a point and line based visual SLAM algorithm is proposed. Visual SLAM predominantly uses point features. However, point features lack robustness in low texture and illuminance variant environments. Therefore, line features are used to compensate the weaknesses of point features. In addition, point features are poor in representing discernable features for the naked eye, meaning mapped point features cannot be recognized. To overcome the limitations above, line features were actively employed in previous studies. However, since degeneracy arises in the process of using line features, this paper attempts to solve this problem. First, a simple method to identify degenerate lines is presented. In addition, a novel structural constraint is proposed to avoid the degeneracy problem. At last, a point and line based monocular SLAM system using a robust optical-flow based lien tracking method is implemented. The results are verified using experiments with the EuRoC dataset and compared with other state-of-the-art algorithms. It is proven that our method yields more accurate localization as well as mapping results.
• Abstract（参考訳）: 本論文では, 点と線に基づく視覚SLAMアルゴリズムの退化回避法を提案する。 Visual SLAMは主にポイント機能を使用します。 しかし、低テクスチャと照度変動環境では点特徴が頑健性に欠ける。 したがって、線特徴は点特徴の弱点を補うために用いられる。 さらに、点特徴は肉眼で識別可能な特徴を表すには不十分であり、つまり写像点特徴は認識できない。 上記の制限を克服するため、以前の研究ではラインの特徴が積極的に採用されていた。 しかし,本論文では,ライン機能の使用過程で退化が起きるため,この問題の解決を試みる。 まず, 縮退線を識別する簡単な方法を提案する。 さらに, 縮退問題を回避するために, 新たな構造制約を提案する。 最後に、堅牢な光フローに基づくリエン追跡法を用いた点線単眼SLAMシステムを実装します。 結果はEuRoCデータセットを用いて検証され、他の最先端アルゴリズムと比較される。 より正確な位置決めとマッピング結果が得られることが証明されています。

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