論文の概要: Object Structural Points Representation for Graph-based Semantic Monocular Localization and Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10263v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 11:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 01:46:00.644607
• Title: Object Structural Points Representation for Graph-based Semantic Monocular Localization and Mapping
• Title（参考訳）: グラフに基づく意味的単眼局在とマッピングのためのオブジェクト構造点表現
• Authors: Davide Tateo, Davide Antonio Cucci, Matteo Matteucci, Andrea Bonarini
• Abstract要約: 本稿では,単一分子意味論的SLAMシステムにおいて,対象の幾何学をランドマークとして用いるための,構造点に基づく効率的な表現法を提案する。 特に、ポーズグラフ内のランドマークノードに対して、オブジェクトの位置、向き、サイズ/スケールを格納する逆深さパラメトリゼーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.61301182502447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient object level representation for monocular semantic simultaneous localization and mapping (SLAM) still lacks a widely accepted solution. In this paper, we propose the use of an efficient representation, based on structural points, for the geometry of objects to be used as landmarks in a monocular semantic SLAM system based on the pose-graph formulation. In particular, an inverse depth parametrization is proposed for the landmark nodes in the pose-graph to store object position, orientation and size/scale. The proposed formulation is general and it can be applied to different geometries; in this paper we focus on indoor environments where human-made artifacts commonly share a planar rectangular shape, e.g., windows, doors, cabinets, etc. The approach can be easily extended to urban scenarios where similar shapes exists as well. Experiments in simulation show good performance, particularly in object geometry reconstruction.
• Abstract（参考訳）: モノクロセマンティクスの同時ローカライゼーションとマッピング(slam)のための効率的なオブジェクトレベルの表現は、まだ広く受け入れられているソリューションを欠いている。 本稿では,ポーズグラフの定式化に基づくモノラル意味論的SLAMシステムにおいて,対象の幾何学をランドマークとして用いるための,構造点に基づく効率的な表現法を提案する。 特に、ポーズグラフ内のランドマークノードに対して、オブジェクトの位置、向き、サイズ/スケールを格納する逆深さパラメトリゼーションを提案する。 提案する定式化は一般的であり, 異なる測地に適用することができる。本論文では, 人造工芸品が通常, 窓, ドア, キャビネットなどの平面形状を共有する屋内環境に焦点を当てる。 このアプローチは、同様の形状が存在する都市シナリオにも容易に拡張できる。 シミュレーション実験は、特に物体形状再構成において、優れた性能を示す。

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