論文の概要: Continuous Event-Line Constraint for Closed-Form Velocity Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04313v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 14:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:13:40.577284
• Title: Continuous Event-Line Constraint for Closed-Form Velocity Initialization
• Title（参考訳）: 閉形速度初期化のための連続イベントライン制約
• Authors: Peng Xin, Xu Wangting, Yang Jiaqi, Kneip Laurent
• Abstract要約: イベントカメラは、対数輝度レベルの十分な変更に基づいて、非同期かつ独立にイベントをトリガーする。 本稿では,一階カメラのダイナミックスだけでなく,イベントクラスタが与えるラインオブザーバ間の関係を表現するために,一定の速度運動仮定と三焦点形状に依存する連続的なイベントライン制約を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras trigger events asynchronously and independently upon a sufficient change of the logarithmic brightness level. The neuromorphic sensor has several advantages over standard cameras including low latency, absence of motion blur, and high dynamic range. Event cameras are particularly well suited to sense motion dynamics in agile scenarios. We propose the continuous event-line constraint, which relies on a constant-velocity motion assumption as well as trifocal tensor geometry in order to express a relationship between line observations given by event clusters as well as first-order camera dynamics. Our core result is a closed-form solver for up-to-scale linear camera velocity {with known angular velocity}. Nonlinear optimization is adopted to improve the performance of the algorithm. The feasibility of the approach is demonstrated through a careful analysis on both simulated and real data.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、対数輝度の十分な変化に応じて、非同期かつ独立にイベントをトリガーする。 ニューロモルフィックセンサーは、低遅延、動きのぼかしの欠如、高ダイナミックレンジなどの標準カメラに対していくつかの利点がある。 イベントカメラは特にアジャイルのシナリオで動きのダイナミクスを感知するのに適しています。 本稿では,イベントクラスタが与える直線観測と一階カメラのダイナミクスの関係を表現するために,定速度運動仮定と三焦点テンソル幾何に依存する連続的なイベントライン制約を提案する。 中心となる結果は, 角速度の既知の線形カメラ速度のためのクローズドフォームソルバである。 非線形最適化はアルゴリズムの性能を向上させるために用いられる。 本手法の有効性はシミュレーションデータと実データの両方について注意深く分析することで実証された。

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