論文の概要: Spatiotemporal Registration for Event-based Visual Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05955v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 09:23:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 14:53:40.982440
• Title: Spatiotemporal Registration for Event-based Visual Odometry
• Title（参考訳）: イベントベース視覚オドメトリーの時空間登録
• Authors: Daqi Liu Alvaro Parra and Tat-Jun Chin
• Abstract要約: イベントセンシングの有用な応用は、特に高時間分解能を必要とする設定において視覚計測である。 本稿では,イベントベース回転運動推定手法として大規模登録を提案する。 また,高精度ロボットアームを用いて,速度変動が大きい動き列を取得するビジュアルオドメトリーのための新しいイベントデータセットも提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.02502611087858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A useful application of event sensing is visual odometry, especially in settings that require high-temporal resolution. The state-of-the-art method of contrast maximisation recovers the motion from a batch of events by maximising the contrast of the image of warped events. However, the cost scales with image resolution and the temporal resolution can be limited by the need for large batch sizes to yield sufficient structure in the contrast image. In this work, we propose spatiotemporal registration as a compelling technique for event-based rotational motion estimation. We theoretcally justify the approach and establish its fundamental and practical advantages over contrast maximisation. In particular, spatiotemporal registration also produces feature tracks as a by-product, which directly supports an efficient visual odometry pipeline with graph-based optimisation for motion averaging. The simplicity of our visual odometry pipeline allows it to process more than 1 M events/second. We also contribute a new event dataset for visual odometry, where motion sequences with large velocity variations were acquired using a high-precision robot arm.
• Abstract（参考訳）: イベントセンシングの有用な応用は、特に高時間分解能を必要とする設定において視覚計測である。 コントラスト最大化の最先端手法は、歪んだイベントの画像のコントラストを最大化することにより、一連のイベントから動きを回復する。 しかし、画像解像度と時間分解能のコストスケールは、コントラスト画像に十分な構造を与えるために大きなバッチサイズを必要とするため、制限することができる。 本研究では,イベントベース回転運動推定手法として時空間登録を提案する。 私たちは理論的にアプローチを正当化し、コントラスト最大化よりも基本的で実用的な利点を確立します。 特に、時空間登録は副産物として特徴トラックも生成し、グラフベースの平均運動の最適化により、効率的な視覚オドメトリーパイプラインを直接サポートします。 当社のビジュアルドオドメトリーパイプラインのシンプルさにより、毎秒1M以上のイベントを処理できます。 また,高精度ロボットアームを用いて,速度変動が大きい動き列を取得するビジュアルオドメトリーのための新しいイベントデータセットも提供した。

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