論文の概要: PL-EVIO: Robust Monocular Event-based Visual Inertial Odometry with Point and Line Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12160v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 09:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 18:25:02.852565
• Title: PL-EVIO: Robust Monocular Event-based Visual Inertial Odometry with Point and Line Features
• Title（参考訳）: PL-EVIO:点と線の特徴を持つロバストな単眼イベントベース視覚慣性オドメトリー
• Authors: Weipeng Guan, Peiyu Chen, Yuhan Xie, Peng Lu
• Abstract要約: イベントカメラは、フレームレートが固定された強度画像の代わりにピクセルレベルの照明変化をキャプチャするモーションアクティベートセンサーである。 本稿では,ロバストで高精度でリアルタイムな単眼イベントベース視覚慣性オドメトリー(VIO)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6355269783970394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are motion-activated sensors that capture pixel-level illumination changes instead of the intensity image with a fixed frame rate. Compared with the standard cameras, it can provide reliable visual perception during high-speed motions and in high dynamic range scenarios. However, event cameras output only a little information or even noise when the relative motion between the camera and the scene is limited, such as in a still state. While standard cameras can provide rich perception information in most scenarios, especially in good lighting conditions. These two cameras are exactly complementary. In this paper, we proposed a robust, high-accurate, and real-time optimization-based monocular event-based visual-inertial odometry (VIO) method with event-corner features, line-based event features, and point-based image features. The proposed method offers to leverage the point-based features in the nature scene and line-based features in the human-made scene to provide more additional structure or constraints information through well-design feature management. Experiments in the public benchmark datasets show that our method can achieve superior performance compared with the state-of-the-art image-based or event-based VIO. Finally, we used our method to demonstrate an onboard closed-loop autonomous quadrotor flight and large-scale outdoor experiments. Videos of the evaluations are presented on our project website: https://b23.tv/OE3QM6j
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、フレームレートが固定された強度画像の代わりにピクセルレベルの照明変化をキャプチャするモーションアクティベートセンサーである。 標準のカメラと比較すると、高速動作やダイナミックレンジのシナリオにおいて、信頼性の高い視覚知覚を提供することができる。 しかし、イベントカメラは、静止状態のように、カメラとシーンの間の相対的な動きが制限されている場合にのみ、わずかな情報やノイズを出力する。 標準的なカメラは、ほとんどのシナリオ、特に良好な照明条件において、リッチな知覚情報を提供できる。 この2つのカメラはまさに補完的です。 本稿では,イベントコーン機能,ラインベースイベント機能,点ベース画像機能を備えた,堅牢で高精度かつリアルタイムな単眼イベントベース視覚慣性オドメトリー(VIO)手法を提案する。 提案手法では,自然シーンにおけるポイントベース特徴と人造シーンにおけるラインベース特徴を活用し,設計の充実した機能管理を通じて,さらに追加的な構造や制約情報を提供する。 提案手法は,最新の画像ベースやイベントベースVIOと比較して,優れた性能が得られることを示す。 最後に,本手法を用いて,クローズドループ自律四極子飛行と大規模屋外実験を行った。 評価のビデオは、プロジェクトのWebサイト(https://b23.tv/OE3QM6j)で紹介されています。

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