論文の概要: Fully Differentiable and Interpretable Model for VIO with 4 Trainable Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12292v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 06:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 13:26:27.146722
• Title: Fully Differentiable and Interpretable Model for VIO with 4 Trainable Parameters
• Title（参考訳）: 4つのトレーニング可能なパラメータを持つVIOの完全微分可能・解釈可能モデル
• Authors: Zexi Chen, Haozhe Du, Yiyi Liao, Yue Wang, Rong Xiong
• Abstract要約: 単眼の視覚-慣性オドメトリーは、ロボット工学と自律運転において重要な問題である。 本稿では,4つのトレーニング可能なパラメータのみを含む完全微分可能,解釈可能,軽量な単分子VIOモデルを提案する。 合成および実世界のデータセットに関する実験結果は、我々の単純なアプローチが最先端の手法と競合することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.347927939872488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular visual-inertial odometry (VIO) is a critical problem in robotics and autonomous driving. Traditional methods solve this problem based on filtering or optimization. While being fully interpretable, they rely on manual interference and empirical parameter tuning. On the other hand, learning-based approaches allow for end-to-end training but require a large number of training data to learn millions of parameters. However, the non-interpretable and heavy models hinder the generalization ability. In this paper, we propose a fully differentiable, interpretable, and lightweight monocular VIO model that contains only 4 trainable parameters. Specifically, we first adopt Unscented Kalman Filter as a differentiable layer to predict the pitch and roll, where the covariance matrices of noise are learned to filter out the noise of the IMU raw data. Second, the refined pitch and roll are adopted to retrieve a gravity-aligned BEV image of each frame using differentiable camera projection. Finally, a differentiable pose estimator is utilized to estimate the remaining 4 DoF poses between the BEV frames. Our method allows for learning the covariance matrices end-to-end supervised by the pose estimation loss, demonstrating superior performance to empirical baselines. Experimental results on synthetic and real-world datasets demonstrate that our simple approach is competitive with state-of-the-art methods and generalizes well on unseen scenes.
• Abstract（参考訳）: vio (monocular visual-inertial odometry) は、ロボット工学と自動運転における重要な問題である。 従来の手法はフィルタリングや最適化に基づいてこの問題を解決する。 完全に解釈可能である一方で、手動の干渉と経験的パラメータチューニングに依存している。 一方、学習ベースのアプローチはエンドツーエンドのトレーニングを可能にするが、数百万のパラメータを学習するには大量のトレーニングデータを必要とする。 しかし、解釈不能で重いモデルは一般化能力を妨げる。 本稿では,4つのトレーニング可能なパラメータのみを含む完全微分可能,解釈可能,軽量な単分子VIOモデルを提案する。 具体的には, 音の共分散行列を学習し, imu生データのノイズをフィルタする, ピッチとロールを予測するための微分可能な層として, 香気のないカルマンフィルタを最初に採用した。 次に、改良されたピッチとロールを採用して、異なるカメラプロジェクションを用いて各フレームの重力方向のBEV画像を取得する。 最後に、微分可能なポーズ推定器を用いて、bevフレーム間の残りの4つのdofポーズを推定する。 提案手法は,ポーズ推定損失によって制御される共分散行列を学習し,経験的ベースラインよりも優れた性能を示す。 合成および実世界のデータセットの実験結果は、我々の単純なアプローチが最先端の手法と競合し、目に見えない場面でうまく一般化していることを示している。

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