論文の概要: Visual Odometry with an Event Camera Using Continuous Ray Warping and Volumetric Contrast Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03011v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 04:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 14:06:08.969077
• Title: Visual Odometry with an Event Camera Using Continuous Ray Warping and Volumetric Contrast Maximization
• Title（参考訳）: 連続線ワープとボリュームコントラスト最大化を用いたイベントカメラによる視覚計測
• Authors: Yifu Wang, Jiaqi Yang, Xin Peng, Peng Wu, Ling Gao, Kun Huang, Jiaben Chen, Laurent Kneip
• Abstract要約: イベントカメラによるトラッキングとマッピングのための新しいソリューションを提案する。 カメラの動きは回転と変換の両方を含み、変位は任意に構造化された環境で起こる。 コントラストを3Dで実現することで,この問題に対する新たな解決法を提案する。 車両搭載イベントカメラによるAGV運動推定と3次元再構成への応用により,本手法の実用的妥当性が裏付けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.627936023222052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new solution to tracking and mapping with an event camera. The motion of the camera contains both rotation and translation, and the displacements happen in an arbitrarily structured environment. As a result, the image matching may no longer be represented by a low-dimensional homographic warping, thus complicating an application of the commonly used Image of Warped Events (IWE). We introduce a new solution to this problem by performing contrast maximization in 3D. The 3D location of the rays cast for each event is smoothly varied as a function of a continuous-time motion parametrization, and the optimal parameters are found by maximizing the contrast in a volumetric ray density field. Our method thus performs joint optimization over motion and structure. The practical validity of our approach is supported by an application to AGV motion estimation and 3D reconstruction with a single vehicle-mounted event camera. The method approaches the performance obtained with regular cameras, and eventually outperforms in challenging visual conditions.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラによるトラッキングとマッピングのための新しいソリューションを提案する。 カメラの動きは回転と変換の両方を含み、変位は任意に構造化された環境で起こる。 その結果、画像マッチングはもはや低次元のホモグラフィック・ワーピングによって表現されなくなり、一般に使用されるワープされた事象のイメージ(iwe)の適用が複雑になる。 コントラストの最大化を3Dで行うことにより,この問題に対する新たな解決策を提案する。 連続時間運動パラメトリゼーションの関数として各イベントに投入される光の3次元位置を円滑に変化させ、体積線密度場のコントラストを最大化することにより最適なパラメータを求める。 そこで本手法は動作と構造に対して共同最適化を行う。 車両搭載イベントカメラによるAGV運動推定と3次元再構成への応用により,本手法の実用的妥当性が裏付けられる。 この手法は通常のカメラで得られた性能に近づき、最終的には難易度の高い視覚条件で優れる。

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