論文の概要: HybVIO: Pushing the Limits of Real-time Visual-inertial Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11857v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 15:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:54:49.652567
• Title: HybVIO: Pushing the Limits of Real-time Visual-inertial Odometry
• Title（参考訳）: HybVIO:リアルタイムビジュアル慣性オドメトリーの限界を押し上げる
• Authors: Otto Seiskari, Pekka Rantalankila, Juho Kannala, Jerry Ylilammi, Esa Rahtu, Arno Solin
• Abstract要約: 本稿では,HybVIOを提案する。HybVIOは,フィルタに基づく視覚慣性オドメトリー(VIO)と最適化ベースのSLAMを組み合わせたハイブリッド手法である。 提案手法のコアは高度に堅牢で独立なVIOであり,IMUバイアスモデリングの改善,外乱除去,静止度検出,特徴トラック選択などにより,組込みハードウェア上での動作に適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.249135405685852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present HybVIO, a novel hybrid approach for combining filtering-based visual-inertial odometry (VIO) with optimization-based SLAM. The core of our method is highly robust, independent VIO with improved IMU bias modeling, outlier rejection, stationarity detection, and feature track selection, which is adjustable to run on embedded hardware. Long-term consistency is achieved with a loosely-coupled SLAM module. In academic benchmarks, our solution yields excellent performance in all categories, especially in the real-time use case, where we outperform the current state-of-the-art. We also demonstrate the feasibility of VIO for vehicular tracking on consumer-grade hardware using a custom dataset, and show good performance in comparison to current commercial VISLAM alternatives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フィルタに基づく視覚慣性オドメトリ(vio)と最適化に基づくスラムを組み合わせた新しいハイブリッド手法であるhybvioを提案する。 提案手法のコアは高度に堅牢で独立なVIOであり,IMUバイアスモデリングの改善,外乱除去,静止度検出,特徴トラック選択など,組込みハードウェア上での動作に適応できる。 長期の一貫性は疎結合のSLAMモジュールで達成される。 アカデミックなベンチマークでは、私たちのソリューションはすべてのカテゴリ、特にリアルタイムのユースケースにおいて優れたパフォーマンスをもたらします。 また,vehicular trackingにおけるvioの有効性を,カスタムデータセットを用いて実証し,現行の vislam 代替製品と比較して良好な性能を示す。

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