論文の概要: Unified Representation of Geometric Primitives for Graph-SLAM Optimization Using Decomposed Quadrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08957v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 01:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 23:29:42.957619
• Title: Unified Representation of Geometric Primitives for Graph-SLAM Optimization Using Decomposed Quadrics
• Title（参考訳）: 分解二次数を用いたグラフスラム最適化のための幾何学的プリミティブの統一表現
• Authors: Weikun Zhen, Huai Yu, Yaoyu Hu, Sebastian Scherer
• Abstract要約: この研究は、高レベルの幾何学的プリミティブのパラメータ化問題に焦点を当てている。 まず、これらの幾何学的プリミティブの統一表現を、一貫した簡潔な定式化をもたらすエンフカドリックを用いて提示する。 シミュレーション実験では, 分解された定式化は, 基本パラメータ化よりも高い効率とロバスト性を有することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.096145632383418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) problems, high-level landmarks have the potential to build compact and informative maps compared to traditional point-based landmarks. This work is focused on the parameterization problem of high-level geometric primitives that are most frequently used, including points, lines, planes, ellipsoids, cylinders, and cones. We first present a unified representation of those geometric primitives using \emph{quadrics} which yields a consistent and concise formulation. Then we further study a decomposed model of quadrics that discloses the symmetric and degenerated nature of quadrics. Based on the decomposition, we develop physically meaningful quadrics factors in the settings of the graph-SLAM problem. Finally, in simulation experiments, it is shown that the decomposed formulation has better efficiency and robustness to observation noises than baseline parameterizations. And in real-world experiments, the proposed back-end framework is demonstrated to be capable of building compact and regularized maps.
• Abstract（参考訳）: SLAM問題では、高レベルのランドマークは、従来のポイントベースのランドマークと比較してコンパクトで情報的なマップを構築する可能性がある。 この研究は、点、線、平面、楕円形、シリンダー、円錐など、最も頻繁に使用される高水準幾何学的プリミティブのパラメータ化問題に焦点を当てている。 まず、これらの幾何学的プリミティブの統一表現を \emph{quadrics} を用いて提示し、一貫した簡潔な定式化をもたらす。 さらに,二次の対称的および縮退的性質を開示する二次の分解モデルについても検討する。 この分解に基づいて,グラフスラム問題の設定において,物理的に有意な二次因子を展開する。 最後に, シミュレーション実験において, 分解された定式化はベースラインパラメータ化よりも, 観測ノイズに対する効率とロバスト性が向上することを示した。 実世界の実験では、提案したバックエンドフレームワークがコンパクトで規則化された地図を構築できることが実証されている。

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