論文の概要: Drift Reduction for Monocular Visual Odometry of Intelligent Vehicles using Feedforward Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00909v1
• Date: Sat, 2 Jul 2022 21:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 08:13:54.634280
• Title: Drift Reduction for Monocular Visual Odometry of Intelligent Vehicles using Feedforward Neural Networks
• Title（参考訳）: フィードフォワードニューラルネットワークを用いた知的車両の単眼視覚オドメトリーにおけるドリフト低減
• Authors: Hassan Wagih, Mostafa Osman, Mohamed I. Awad, and Sherif Hammad
• Abstract要約: 視覚計測アルゴリズムは、連続するカメラフレーム間の車両のインクリメンタルな動きを計算する。 提案するニューラルネットワークは,車両の姿勢推定における誤差を低減する。 その結果,漸進方向推定における誤差の低減に提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, an approach for reducing the drift in monocular visual odometry algorithms is proposed based on a feedforward neural network. A visual odometry algorithm computes the incremental motion of the vehicle between the successive camera frames, then integrates these increments to determine the pose of the vehicle. The proposed neural network reduces the errors in the pose estimation of the vehicle which results from the inaccuracies in features detection and matching, camera intrinsic parameters, and so on. These inaccuracies are propagated to the motion estimation of the vehicle causing larger amounts of estimation errors. The drift reducing neural network identifies such errors based on the motion of features in the successive camera frames leading to more accurate incremental motion estimates. The proposed drift reducing neural network is trained and validated using the KITTI dataset and the results show the efficacy of the proposed approach in reducing the errors in the incremental orientation estimation, thus reducing the overall error in the pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フィードフォワードニューラルネットワークを用いて,単眼視覚オドメトリーアルゴリズムにおけるドリフト低減手法を提案する。 視覚計測アルゴリズムは、連続するカメラフレーム間の車両のインクリメンタルな動きを計算し、これらのインクリメントを統合して車両のポーズを決定する。 提案するニューラルネットワークは,特徴検出とマッチング,カメラ固有のパラメータなどにおける不正確性から生じる車両のポーズ推定における誤差を低減する。 これらの不正確性は、より多くの推定誤差を引き起こす車両の運動推定に伝達される。 ドリフト低減ニューラルネットワークは、連続するカメラフレームにおける特徴の運動に基づいてそのような誤りを識別し、より正確なインクリメンタルモーション推定を行う。 提案したドリフト低減ニューラルネットワークは,KITTIデータセットを用いてトレーニング,検証を行い,提案手法の有効性を示す。

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