論文の概要: CNN-Augmented Visual-Inertial SLAM with Planar Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02940v1
• Date: Thu, 5 May 2022 21:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 22:45:28.128131
• Title: CNN-Augmented Visual-Inertial SLAM with Planar Constraints
• Title（参考訳）: 平面制約付きCNN拡張ビジュアル慣性SLAM
• Authors: Pan Ji, Yuan Tian, Qingan Yan, Yuxin Ma, and Yi Xu
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と平面制約を組み合わせた,堅牢なビジュアル慣性SLAMシステムを提案する。 我々はCNNを用いて各画像の深度マップとそれに対応する不確実性マップを予測する。 また,1点RANSACと2点RANSACで水平面を検出する高速平面検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.024485121674328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a robust visual-inertial SLAM system that combines the benefits of Convolutional Neural Networks (CNNs) and planar constraints. Our system leverages a CNN to predict the depth map and the corresponding uncertainty map for each image. The CNN depth effectively bootstraps the back-end optimization of SLAM and meanwhile the CNN uncertainty adaptively weighs the contribution of each feature point to the back-end optimization. Given the gravity direction from the inertial sensor, we further present a fast plane detection method that detects horizontal planes via one-point RANSAC and vertical planes via two-point RANSAC. Those stably detected planes are in turn used to regularize the back-end optimization of SLAM. We evaluate our system on a public dataset, \ie, EuRoC, and demonstrate improved results over a state-of-the-art SLAM system, \ie, ORB-SLAM3.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と平面制約を組み合わせた,堅牢なビジュアル慣性SLAMシステムを提案する。 本システムは,CNNを用いて各画像の深度マップと対応する不確実性マップを予測する。 CNNの深さはSLAMのバックエンド最適化を効果的にブートストラップし、一方CNNの不確実性は各特徴点のバックエンド最適化への寄与を適応的に重み付けする。 さらに、慣性センサからの重力方向を考慮し、一点RANSACおよび二点RANSACを介して水平面を検出する高速平面検出法を提案する。 これらの安定に検出された平面は、SLAMのバックエンド最適化の規則化に使用される。 提案システムは,公開データセットである \ie, EuRoC を用いて評価し, 最先端SLAMシステムである \ie, ORB-SLAM3 に対して改良された結果を示す。

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