論文の概要: High-resolution Ecosystem Mapping in Repetitive Environments Using Dual Camera SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03364v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 14:29:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 17:36:52.082632
• Title: High-resolution Ecosystem Mapping in Repetitive Environments Using Dual Camera SLAM
• Title（参考訳）: デュアルカメラSLAMを用いた繰り返し環境における高分解能生態系マッピング
• Authors: Brian M. Hopkinson and Suchendra M. Bhandarkar
• Abstract要約: 本稿では,前向き広角カメラをローカライズに,下向き狭角カメラを文書化に用いたデュアルカメラSLAM手法を提案する。 いくつかの最先端のSfMアプローチと実験的な比較では、デュアルカメラSLAMアプローチが繰り返し環境システムにおいてより良い性能を発揮することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.15512110340033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structure from Motion (SfM) techniques are being increasingly used to create 3D maps from images in many domains including environmental monitoring. However, SfM techniques are often confounded in visually repetitive environments as they rely primarily on globally distinct image features. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques offer a potential solution in visually repetitive environments since they use local feature matching, but SLAM approaches work best with wide-angle cameras that are often unsuitable for documenting the environmental system of interest. We resolve this issue by proposing a dual-camera SLAM approach that uses a forward facing wide-angle camera for localization and a downward facing narrower angle, high-resolution camera for documentation. Video frames acquired by the forward facing camera video are processed using a standard SLAM approach providing a trajectory of the imaging system through the environment which is then used to guide the registration of the documentation camera images. Fragmentary maps, initially produced from the documentation camera images via monocular SLAM, are subsequently scaled and aligned with the localization camera trajectory and finally subjected to a global optimization procedure to produce a unified, refined map. An experimental comparison with several state-of-the-art SfM approaches shows the dual-camera SLAM approach to perform better in repetitive environmental systems based on select samples of ground control point markers.
• Abstract（参考訳）: Structure from Motion (SfM)技術は、環境モニタリングを含む多くの領域の画像から3Dマップを作成するために、ますます使われている。 しかしながら、SfM技術は視覚的に反復的な環境において、主にグローバルに異なる画像特徴に依存しているため、しばしば融合される。 SLAM技術は、局所的な特徴マッチングを使用するため、視覚的に反復的な環境において潜在的な解決策を提供するが、SLAMアプローチは、しばしば関心のある環境システムの文書化に適さない広角カメラで機能する。 本稿では,前向き広角カメラをローカライズに使用し,下向きの狭角高解像度カメラをドキュメンテーションに使用するデュアルカメラSLAM方式を提案する。 フォワードカメラ映像によって取得された映像フレームは、画像システムの軌道を環境を通して提供する標準slamアプローチを用いて処理され、ドキュメンテーションカメラ画像の登録をガイドするために使用される。 当初、モノクロSLAMでドキュメンテーションカメラ画像から生成されたフラグメンタリーマップは、その後、ローカライゼーションカメラの軌跡に合わせて拡張され、最終的に統一された改良されたマップを生成するグローバルな最適化手順に従う。 複数の最先端sfm法との比較実験により, 地中制御点マーカーの選択サンプルに基づいて, 繰り返し環境システムの性能向上を目的としたデュアルカメラslam法が提案されている。

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