論文の概要: Efficient Globally-Optimal Correspondence-Less Visual Odometry for Planar Ground Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00291v1
• Date: Tue, 1 Mar 2022 08:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 15:50:31.290156
• Title: Efficient Globally-Optimal Correspondence-Less Visual Odometry for Planar Ground Vehicles
• Title（参考訳）: 平面地上車両の高効率グローバル・オプティマイズレス視覚オドメトリ
• Authors: Ling Gao, Junyan Su, Jiadi Cui, Xiangchen Zeng, Xin Peng, Laurent Kneip
• Abstract要約: 我々は、平面に基づくアッカーマン運動推定に対して、最初の世界最適対応のない解を導入する。 我々は、その大域的最適性の性質を証明し、局所的に一定の回転中心を仮定する影響を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.910735789004075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The motion of planar ground vehicles is often non-holonomic, and as a result may be modelled by the 2 DoF Ackermann steering model. We analyse the feasibility of estimating such motion with a downward facing camera that exerts fronto-parallel motion with respect to the ground plane. This turns the motion estimation into a simple image registration problem in which we only have to identify a 2-parameter planar homography. However, one difficulty that arises from this setup is that ground-plane features are indistinctive and thus hard to match between successive views. We encountered this difficulty by introducing the first globally-optimal, correspondence-less solution to plane-based Ackermann motion estimation. The solution relies on the branch-and-bound optimisation technique. Through the low-dimensional parametrisation, a derivation of tight bounds, and an efficient implementation, we demonstrate how this technique is eventually amenable to accurate real-time motion estimation. We prove its property of global optimality and analyse the impact of assuming a locally constant centre of rotation. Our results on real data finally demonstrate a significant advantage over the more traditional, correspondence-based hypothesise-and-test schemes.
• Abstract（参考訳）: 平面地上車両の運動はしばしばホロノミックではなく、結果として2機のdofアッカーマン・ステアリング・モデルによってモデル化される。 我々は、地上面に対して正面平行運動を行う下向きカメラを用いて、そのような動きを推定できる可能性を分析する。 これにより、運動推定は2パラメータ平面ホモグラフィーのみを識別する単純な画像登録問題に変換される。 しかし、この設定から生じる1つの困難は、地上面の特徴が不連続であり、従って連続するビューの一致が難しいことである。 我々は、平面に基づくアッカーマン運動推定に最初のグローバル最適対応レス解を導入することで、この困難に遭遇した。 解決策は分岐とバウンドの最適化技術に依存している。 低次元のパラメトリション、厳密な境界の導出、効率的な実装を通じて、この手法が最終的に正確なリアルタイム動作推定にどう対応できるかを実証する。 我々は、その大域的最適性の性質を証明し、局所的に一定の回転中心を仮定する影響を分析する。 実データを用いた結果から,従来の対応型仮説・テストスキームよりも大きなアドバンテージが得られた。

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