Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feature-based Event Stereo Visual Odometry

論文の概要: Feature-based Event Stereo Visual Odometry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04921v1
Date: Sat, 10 Jul 2021 22:36:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-14 05:52:01.769516
Title: Feature-based Event Stereo Visual Odometry
Title（参考訳）: 特徴量に基づくイベントステレオビジュアルオドメトリー
Authors: Antea Hadviger, Igor Cvi\v{s}i\'c, Ivan Markovi\'c, Sacha Vra\v{z}i\'c, Ivan Petrovi\'c
Abstract要約: 本稿では,特徴検出と注意深い特徴管理の整合性に基づく,イベントカメラのための新しいステレオ・ビジュアル・オドメトリー法を提案する。提案手法を,屋内飛行ドローンが取得したMVSECシーケンスとDSEC屋外運転シーケンスの2つの公開データセットで評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7298989068857487
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Event-based cameras are biologically inspired sensors that output events, i.e., asynchronous pixel-wise brightness changes in the scene. Their high dynamic range and temporal resolution of a microsecond makes them more reliable than standard cameras in environments of challenging illumination and in high-speed scenarios, thus developing odometry algorithms based solely on event cameras offers exciting new possibilities for autonomous systems and robots. In this paper, we propose a novel stereo visual odometry method for event cameras based on feature detection and matching with careful feature management, while pose estimation is done by reprojection error minimization. We evaluate the performance of the proposed method on two publicly available datasets: MVSEC sequences captured by an indoor flying drone and DSEC outdoor driving sequences. MVSEC offers accurate ground truth from motion capture, while for DSEC, which does not offer ground truth, in order to obtain a reference trajectory on the standard camera frames we used our SOFT visual odometry, one of the highest ranking algorithms on the KITTI scoreboards. We compared our method to the ESVO method, which is the first and still the only stereo event odometry method, showing on par performance on the MVSEC sequences, while on the DSEC dataset ESVO, unlike our method, was unable to handle outdoor driving scenario with default parameters. Furthermore, two important advantages of our method over ESVO are that it adapts tracking frequency to the asynchronous event rate and does not require initialization.
Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは生物学的にインスパイアされたセンサーであり、シーン内の非同期画素の明るさ変化を出力する。ハイダイナミックレンジとマイクロ秒の時間分解能は、照明や高速シナリオに挑戦する環境では標準カメラよりも信頼性が高く、イベントカメラのみに基づいたオドメトリーアルゴリズムの開発は、自律システムやロボットにとってエキサイティングな新しい可能性をもたらす。本稿では,特徴量検出と注意的特徴管理によるマッチングに基づくイベントカメラのステレオ・ビジュアル・オドメトリ法を提案する。提案手法は,屋内飛行ドローンが取得したMVSECシーケンスとDSEC屋外運転シーケンスの2つの公開データセット上での性能を評価する。 mvsecはモーションキャプチャによる正確な地中真実を提供するが、dsecは地中真実を示さないが、標準カメラフレームの基準軌道を得るために、キッティスコアボードの最高ランキングアルゴリズムの一つであるソフト・ビジュアル・オドメトリ(soft visual odometry)を使用した。本手法とESVO法を比較した。この手法はMVSECシークエンスで同等の性能を示すが,DSECデータセットのESVOではデフォルトパラメータで屋外走行シナリオを処理できなかった。さらに,esvoに対する2つの重要な利点は,追跡周波数を非同期イベントレートに適応させ,初期化を必要としない点である。

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