論文の概要: VP-SLAM: A Monocular Real-time Visual SLAM with Points, Lines and
Vanishing Points
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12756v1
- Date: Sun, 23 Oct 2022 15:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 21:10:12.077913
- Title: VP-SLAM: A Monocular Real-time Visual SLAM with Points, Lines and
Vanishing Points
- Title（参考訳）: VP-SLAM:ポイント、ライン、消滅点を備えた単眼のリアルタイムビジュアルSLAM
- Authors: Andreas Georgis, Panagiotis Mermigkas, Petros Maragos
- Abstract要約: 本稿では,ライン抽出とVP抽出をリアルタイムに行う一眼レフ画像SLAMシステムを提案する。
また,ロボットの翻訳を推定し,回転を改善するために,失点を利用した2つの戦略を提案する。
提案システムは最先端の結果をリアルタイムに実現し,その性能は従来のORB-SLAM2システムに近いままである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.55798962786664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional monocular Visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM)
systems can be divided into three categories: those that use features, those
that rely on the image itself, and hybrid models. In the case of feature-based
methods, new research has evolved to incorporate more information from their
environment using geometric primitives beyond points, such as lines and planes.
This is because in many environments, which are man-made environments,
characterized as Manhattan world, geometric primitives such as lines and planes
occupy most of the space in the environment. The exploitation of these schemes
can lead to the introduction of algorithms capable of optimizing the trajectory
of a Visual SLAM system and also helping to construct an exuberant map. Thus,
we present a real-time monocular Visual SLAM system that incorporates real-time
methods for line and VP extraction, as well as two strategies that exploit
vanishing points to estimate the robot's translation and improve its
rotation.Particularly, we build on ORB-SLAM2, which is considered the current
state-of-the-art solution in terms of both accuracy and efficiency, and extend
its formulation to handle lines and VPs to create two strategies the first
optimize the rotation and the second refine the translation part from the known
rotation. First, we extract VPs using a real-time method and use them for a
global rotation optimization strategy. Second, we present a translation
estimation method that takes advantage of last-stage rotation optimization to
model a linear system. Finally, we evaluate our system on the TUM RGB-D
benchmark and demonstrate that the proposed system achieves state-of-the-art
results and runs in real time, and its performance remains close to the
original ORB-SLAM2 system
- Abstract（参考訳）: 従来の単眼の視覚同時局在マッピング(vSLAM)システムは、機能を使用するもの、画像自体に依存するもの、ハイブリッドモデルという3つのカテゴリに分けられる。
特徴に基づく手法の場合、新しい研究は、線や平面のような点を超えた幾何学的プリミティブを用いて、彼らの環境からより多くの情報を取り込むように進化してきた。
これは、マンハッタンの世界を特徴とする人工環境である多くの環境において、線や平面のような幾何学的原始が環境のほとんどの空間を占めるためである。
これらのスキームの活用により、Visual SLAMシステムの軌道を最適化できるアルゴリズムを導入し、エキサイティングなマップを構築するのに役立てることができる。
Thus, we present a real-time monocular Visual SLAM system that incorporates real-time methods for line and VP extraction, as well as two strategies that exploit vanishing points to estimate the robot's translation and improve its rotation.Particularly, we build on ORB-SLAM2, which is considered the current state-of-the-art solution in terms of both accuracy and efficiency, and extend its formulation to handle lines and VPs to create two strategies the first optimize the rotation and the second refine the translation part from the known rotation.
まず,実時間法を用いてvpを抽出し,それらを大域回転最適化戦略に利用する。
次に,最後段回転最適化を利用して線形系をモデル化する翻訳推定法を提案する。
最後に,本システムはtum rgb-dベンチマークで評価し,提案手法が最先端の成果を達成し,リアルタイムに動作し,性能はorb-slam2システムに近いままであることを示す。
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