論文の概要: Exploring Event Camera-based Odometry for Planetary Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05880v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 15:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 14:39:46.226495
• Title: Exploring Event Camera-based Odometry for Planetary Robots
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた惑星ロボットのオドメトリー
• Authors: Florian Mahlknecht, Daniel Gehrig, Jeremy Nash, Friedrich M. Rockenbauer, Benjamin Morrell, Jeff Delaune, Davide Scaramuzza
• Abstract要約: イベントカメラは、将来の火星のヘリコプターミッションで視覚に基づく探査を可能にするためのセンサーになる見込みだ。 既存のイベントベースのビジュアル慣性オドメトリー(VIO)アルゴリズムは、高いトラッキングエラーに悩まされるか、脆弱である。 EKLT-VIOは,最先端のイベントベースとフィルタベースのバックエンドを組み合わせることで,両方の制約に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.46226359115717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to their resilience to motion blur and high robustness in low-light and high dynamic range conditions, event cameras are poised to become enabling sensors for vision-based exploration on future Mars helicopter missions. However, existing event-based visual-inertial odometry (VIO) algorithms either suffer from high tracking errors or are brittle, since they cannot cope with significant depth uncertainties caused by an unforeseen loss of tracking or other effects. In this work, we introduce EKLT-VIO, which addresses both limitations by combining a state-of-the-art event-based frontend with a filter-based backend. This makes it both accurate and robust to uncertainties, outperforming event- and frame-based VIO algorithms on challenging benchmarks by 32%. In addition, we demonstrate accurate performance in hover-like conditions (outperforming existing event-based methods) as well as high robustness in newly collected Mars-like and high-dynamic-range sequences, where existing frame-based methods fail. In doing so, we show that event-based VIO is the way forward for vision-based exploration on Mars.
• Abstract（参考訳）: 低照度および高ダイナミックレンジ条件下では、動きのぼやけや高ロバスト性に耐性があるため、イベントカメラは将来の火星のヘリコプターミッションで視覚に基づく探査を可能にするセンサーとなる可能性がある。 しかし、既存のイベントベースの視覚慣性オドメトリ (vio) アルゴリズムは、予測不能なトラッキングや他の影響によるかなりの深さの不確実性に対処できないため、高いトラッキングエラーまたは不安定である。 本研究では,最先端のイベントベースフロントエンドとフィルタベースのバックエンドを組み合わせたEKLT-VIOを提案する。 これにより、不確実性に対して正確かつ堅牢であり、挑戦的なベンチマークでイベントベースのVIOアルゴリズムとフレームベースのVIOアルゴリズムを32%上回る。 さらに,ホバリングのような条件(既存のイベントベース手法よりも優れている)と,既存のフレームベース手法が失敗する火星系および高ダイナミックレンジ系における高いロバスト性を示す。 これによって、イベントベースのVIOが、火星でのビジョンベースの探査の先駆けとなることが示される。

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