論文の概要: Rendering the Directional TSDF for Tracking and Multi-Sensor
Registration with Point-To-Plane Scale ICP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12796v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 11:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 15:08:14.097479
- Title: Rendering the Directional TSDF for Tracking and Multi-Sensor
Registration with Point-To-Plane Scale ICP
- Title(参考訳): Point-to-Plane Scale ICPによるトラッキングとマルチセンサ登録のための指向性TSDFのレンダリング
- Authors: Malte Splietker and Sven Behnke
- Abstract要約: Directional Truncated Signed Distance Dense (DTSDF)は、通常のTSDFの拡張である。
DTSDFから深度と色を描画する手法を提案する。
提案手法は,マップ化されたシーンのトラッキング性能の向上と再使用性の向上を図っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.998917158604694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dense real-time tracking and mapping from RGB-D images is an important tool
for many robotic applications, such as navigation and manipulation. The
recently presented Directional Truncated Signed Distance Function (DTSDF) is an
augmentation of the regular TSDF that shows potential for more coherent maps
and improved tracking performance. In this work, we present methods for
rendering depth- and color images from the DTSDF, making it a true drop-in
replacement for the regular TSDF in established trackers. We evaluate the
algorithm on well-established datasets and observe that our method improves
tracking performance and increases re-usability of mapped scenes. Furthermore,
we add color integration which notably improves color-correctness at adjacent
surfaces. Our novel formulation of combined ICP with frame-to-keyframe
photometric error minimization further improves tracking results. Lastly, we
introduce Sim3 point-to-plane ICP for refining pose priors in a multi-sensor
scenario with different scale factors.
- Abstract(参考訳): RGB-D画像からの高密度リアルタイムトラッキングとマッピングは、ナビゲーションや操作など、多くのロボットアプリケーションにとって重要なツールである。
最近発表された Directional Truncated Signed Distance Function (DTSDF) は、通常のTSDFの拡張であり、よりコヒーレントなマップの可能性と追跡性能の向上を示している。
本研究では,DTSDFから深度や色を描画する手法を提案する。
本手法は,確立されたデータセット上でのアルゴリズムの評価を行い,追跡性能の向上とマップされたシーンの再使用性の向上を検証した。
さらに,隣り合う面の色補正性が向上する色統合も追加する。
提案手法は, フレーム対キーフレームの光量誤差を最小化し, 追尾精度をさらに向上させる。
最後に、異なるスケール因子を持つマルチセンサーシナリオにおいて、ポーズ前処理のためのSim3ポイントツープレーンICPを紹介する。
関連論文リスト
- Differentiable Registration of Images and LiDAR Point Clouds with
VoxelPoint-to-Pixel Matching [58.10418136917358]
カメラからの2D画像とLiDARからの3Dポイントクラウドの間のクロスモダリティ登録は、コンピュータビジョンとロボットトレーニングにおいて重要な課題である。
ニューラルネットワークで学習した点パターンと画素パターンのマッチングによる2次元3次元対応の推定
我々は、異なる潜在画素空間を介して3次元特徴を表現するために、構造化されたモダリティマッチングソルバを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T05:46:10Z) - DirectTracker: 3D Multi-Object Tracking Using Direct Image Alignment and
Photometric Bundle Adjustment [41.27664827586102]
直接法は視覚計測とSLAMの応用において優れた性能を示した。
本研究では,3次元物体検出のための短期追跡とスライディングウインドウ光度束調整のための直像アライメントを効果的に組み合わせたフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T17:40:22Z) - Exploring Point-BEV Fusion for 3D Point Cloud Object Tracking with
Transformer [62.68401838976208]
3Dオブジェクトトラッキングは、オブジェクトテンプレートが与えられた連続したフレームにおけるオブジェクトの位置と向きを予測することを目的としている。
トランスの成功に触発されたPTTR(Point Tracking TRansformer)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T08:36:46Z) - Simple and Effective Synthesis of Indoor 3D Scenes [78.95697556834536]
1枚以上の画像から3D屋内シーンを没入する問題について検討する。
我々の狙いは、新しい視点から高解像度の画像とビデオを作成することである。
本稿では,不完全点雲の再投影から高解像度のRGB-D画像へ直接マップするイメージ・ツー・イメージのGANを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-06T17:54:46Z) - iSDF: Real-Time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception [64.80458128766254]
iSDFは実時間符号付き距離場再構成のための連続学習システムである。
より正確な再構築と、衝突コストと勾配のより良い近似を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T15:48:39Z) - Large-Scale 3D Semantic Reconstruction for Automated Driving Vehicles
with Adaptive Truncated Signed Distance Function [9.414880946870916]
本稿では,LiDARとカメラセンサを用いた新しい3次元再構成と意味マッピングシステムを提案する。
Adaptive Truncated Functionは表面を暗黙的に記述するために導入され、異なるLiDAR点間隔を扱うことができる。
各三角形メッシュに対して最適なセマンティッククラスを推定するために,最適な画像パッチ選択戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T15:11:25Z) - TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view
Stereo [55.30992853477754]
本稿では,リアルタイムな単分子追跡と高密度フレームワークであるTANDEMを紹介する。
ポーズ推定のために、TANDEMはアライメントのスライディングウィンドウに基づいて光度バンドル調整を行う。
TANDEMは最先端のリアルタイム3D再構成性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-14T19:01:02Z) - Rendering and Tracking the Directional TSDF: Modeling Surface
Orientation for Coherent Maps [28.502280038100167]
Directional Truncated Signed Distance Dense (DTSDF)は、通常のTSDFの拡張である。
そこで本研究では,DTSDFから深度とカラーマップを描画する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T12:37:15Z) - Deep Probabilistic Feature-metric Tracking [27.137827823264942]
画素単位の深度特徴写像と深度特徴量不確実性写像を学習するための新しいフレームワークを提案する。
CNNは、より高速で信頼性の高い収束のための深い初期ポーズを予測する。
実験により,TUM RGB-Dデータセットと3次元剛性物体追跡データセットの最先端性能が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T11:47:59Z) - Jointly Modeling Motion and Appearance Cues for Robust RGB-T Tracking [85.333260415532]
我々はRGBと熱(T)の両モードの融合重量マップを推定する新しい後期融合法を開発した。
外観キューが信頼できない場合には、動作キューを考慮に入れ、トラッカーを堅牢にする。
最近の3つのRGB-T追跡データセットの多くの結果から、提案したトラッカーは他の最先端のアルゴリズムよりも大幅に性能が向上していることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T08:11:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。