論文の概要: Visual-Inertial Multi-Instance Dynamic SLAM with Object-level Relocalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04274v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 17:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 14:08:02.718703
• Title: Visual-Inertial Multi-Instance Dynamic SLAM with Object-level Relocalisation
• Title（参考訳）: オブジェクトレベルの再ローカライゼーションを備えたビジュアル慣性マルチインスタンス動的SLAM
• Authors: Yifei Ren, Binbin Xu, Christopher L. Choi, and Stefan Leutenegger
• Abstract要約: 密結合型ビジュアル・慣性オブジェクトレベルのマルチインスタンス動的SLAMシステムを提案する。 カメラのポーズ、速度、IMUバイアスを強く最適化し、環境の高密度な3D再構成オブジェクトレベルマップを構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.302118093865849
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a tightly-coupled visual-inertial object-level multi-instance dynamic SLAM system. Even in extremely dynamic scenes, it can robustly optimise for the camera pose, velocity, IMU biases and build a dense 3D reconstruction object-level map of the environment. Our system can robustly track and reconstruct the geometries of arbitrary objects, their semantics and motion by incrementally fusing associated colour, depth, semantic, and foreground object probabilities into each object model thanks to its robust sensor and object tracking. In addition, when an object is lost or moved outside the camera field of view, our system can reliably recover its pose upon re-observation. We demonstrate the robustness and accuracy of our method by quantitatively and qualitatively testing it in real-world data sequences.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,密結合型ビジュアル・慣性オブジェクトレベルのマルチインスタンス動的SLAMシステムを提案する。 非常にダイナミックなシーンでも、カメラのポーズ、速度、IMUバイアスを強く最適化し、環境の高密度な3D再構成オブジェクトレベルマップを構築することができる。 本システムでは, 任意のオブジェクトのジオメトリ, セマンティクス, 動きを, その頑健なセンサとオブジェクトトラッキングにより, 関連した色, 深度, セマンティクス, 前景オブジェクトの確率を各オブジェクトモデルに段階的に融合させることにより, 頑健に追跡・再構成することができる。 また,被写体がカメラの視野外に紛失したり移動したりすると,再観測時に確実にポーズを復元することができる。 実世界のデータシーケンスで定量的に定性的にテストすることで,本手法の堅牢性と精度を実証する。

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