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。
関連論文リスト
- Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo
Matching [77.133400999703]
相関に基づくステレオマッチングは優れた性能を達成した。
固定モデルによる現在のメソッドは、さまざまなデータセットで均一に動作しない。
本稿では,ロバストなステレオマッチングのための相関を動的に計算する新しい視点を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T09:47:37Z) - DH-PTAM: A Deep Hybrid Stereo Events-Frames Parallel Tracking And
Mapping System [0.0]
本稿では,視覚的並列追跡・マッピング(PTAM)システムに対するロバストなアプローチを提案する。
提案手法は,異種多モード視覚センサの強度を統一参照フレームに組み合わせたものである。
私たちの実装のリサーチベースのPython APIはGitHubで公開されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T19:52:13Z) - Can SAM Boost Video Super-Resolution? [78.29033914169025]
単純な有効モジュールであるSAM-guidEd refinEment Module (SEEM)を提案する。
この軽量プラグインモジュールは、セマンティック・アウェア機能の生成にアテンションメカニズムを活用するように設計されている。
我々はSEEMをEDVRとBasicVSRの2つの代表的手法に適用し、最小限の実装労力で継続的に性能を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T02:02:53Z) - DytanVO: Joint Refinement of Visual Odometry and Motion Segmentation in
Dynamic Environments [6.5121327691369615]
動的環境を扱う最初の教師付き学習ベースVO法であるDytanVOを提案する。
実世界の動的環境における最先端VOソリューションよりも平均27.7%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-17T23:56:03Z) - PLD-SLAM: A Real-Time Visual SLAM Using Points and Line Segments in
Dynamic Scenes [0.0]
本稿では,点と線の特徴を組み合わせたリアルタイムステレオ間接視覚SLAMシステム PLD-SLAMを提案する。
また,適切な選択と効率的なループ閉鎖検出を実現するため,グローバルグレー類似度(GGS)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T07:40:00Z) - A Look at Improving Robustness in Visual-inertial SLAM by Moment
Matching [17.995121900076615]
本稿では,拡張カルマンフィルタ(EKF)がもたらす実用的意味と限界について批判的な考察を行う。
我々は,視覚-慣性計測と視覚SLAMの両方にモーメントマッチング(未開のカルマンフィルタリング)アプローチを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T08:22:03Z) - Adversarial Feature Augmentation and Normalization for Visual
Recognition [109.6834687220478]
最近のコンピュータビジョンの進歩は、分類モデルの一般化能力を改善するために、逆データ拡張を利用する。
本稿では,中間的特徴埋め込みにおける敵対的拡張を提唱する効率的かつ効率的な代替手法を提案する。
代表的なバックボーンネットワークを用いて,多様な視覚認識タスクにまたがる提案手法を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T20:36:34Z) - Deep Keypoint-Based Camera Pose Estimation with Geometric Constraints [80.60538408386016]
連続するフレームから相対的なカメラのポーズを推定することは、視覚計測の基本的な問題である。
本稿では,検出,特徴抽出,マッチング,外乱除去のための学習可能なモジュールで構成されるエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-29T21:41:31Z) - Robust Ego and Object 6-DoF Motion Estimation and Tracking [5.162070820801102]
本稿では,動的多体視覚計測における高精度な推定と一貫した追跡性を実現するためのロバストな解を提案する。
セマンティック・インスタンスレベルのセグメンテーションと正確な光フロー推定の最近の進歩を活用して、コンパクトで効果的なフレームワークを提案する。
追従点の品質と運動推定精度を向上させる新しい定式化SE(3)運動と光流が導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T05:12:56Z) - Alpha-Refine: Boosting Tracking Performance by Precise Bounding Box
Estimation [87.53808756910452]
そこで我々は,Alpha-Refineと呼ばれる新しい,フレキシブルで高精度な改良モジュールを提案する。
正確なピクセルワイド相関層と空間認識の非局所層を利用して特徴を融合させ、バウンディングボックス、コーナー、マスクの3つの相補的な出力を予測する。
提案するAlpha-Refineモジュールは,DiMP,ATOM,SiamRPN++,RTMDNet,ECOの5つの有名かつ最先端のベーストラッカーに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T07:02:25Z) - ASFD: Automatic and Scalable Face Detector [129.82350993748258]
ASFD(Automatic and Scalable Face Detector)を提案する。
ASFDはニューラルアーキテクチャ検索技術の組み合わせと新たな損失設計に基づいている。
ASFD-D0は120FPS以上で動作し、MobilenetはVGA解像度の画像を撮影しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T06:00:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。