論文の概要: An Event-based Algorithm for Simultaneous 6-DOF Camera Pose Tracking and
Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00618v1
- Date: Mon, 2 Jan 2023 12:16:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 15:21:23.920399
- Title: An Event-based Algorithm for Simultaneous 6-DOF Camera Pose Tracking and
Mapping
- Title（参考訳）: 6-DOFカメラの同時追跡とマッピングのためのイベントベースアルゴリズム
- Authors: Masoud Dayani Najafabadi and Mohammad Reza Ahmadzadeh
- Abstract要約: イベントカメラは、各画素位置の強度の変化に基づいて、非同期にコンパクトなビジュアルデータを出力することができる。
我々は、その機能を評価するために、イベントのみのパイプラインの慣性バージョンを提案する。
地図推定が信頼できるならば、同等あるいはより正確な結果が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.98482529843496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Compared to regular cameras, Dynamic Vision Sensors or Event Cameras can
output compact visual data based on a change in the intensity in each pixel
location asynchronously. In this paper, we study the application of current
image-based SLAM techniques to these novel sensors. To this end, the
information in adaptively selected event windows is processed to form
motion-compensated images. These images are then used to reconstruct the scene
and estimate the 6-DOF pose of the camera. We also propose an inertial version
of the event-only pipeline to assess its capabilities. We compare the results
of different configurations of the proposed algorithm against the ground truth
for sequences of two publicly available event datasets. We also compare the
results of the proposed event-inertial pipeline with the state-of-the-art and
show it can produce comparable or more accurate results provided the map
estimate is reliable.
- Abstract（参考訳）: 通常のカメラと比較して、ダイナミックビジョンセンサーやイベントカメラは、各ピクセル位置の強度の変化に基づいて、非同期にコンパクトな視覚データを出力することができる。
本稿では,現在のイメージベースslam技術のセンサへの応用について検討する。
これにより、適応的に選択されたイベントウィンドウ内の情報を処理して、モーション補償画像を形成する。
これらの画像はシーンを再構築し、カメラの6-DOFのポーズを推定するために使用される。
また、その能力を評価するために、イベントのみのパイプラインの慣性バージョンも提案する。
提案アルゴリズムの異なる構成の結果と、2つの公開イベントデータセットのシーケンスの基底真理を比較した。
また,提案するイベント慣性パイプラインの結果を最先端のパイプラインと比較し,地図推定が信頼できる場合に比較し,より正確な結果が得られることを示す。
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