論文の概要: Lightweight, Uncertainty-Aware Conformalized Visual Odometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02207v1
- Date: Fri, 3 Mar 2023 20:37:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 21:00:09.950598
- Title: Lightweight, Uncertainty-Aware Conformalized Visual Odometry
- Title（参考訳）: 軽量・不確かさを意識したコンフォーマル化視覚計測
- Authors: Alex C. Stutts, Danilo Erricolo, Theja Tulabandhula, Amit Ranjan
Trivedi
- Abstract要約: データ駆動型ビジュアルオドメトリー(VO)は、自律エッジロボティクスにとって重要なサブルーチンである。
昆虫スケールドローンや外科ロボットのような最先端ロボットデバイスは、VOの予測の不確実性を推定する計算的に効率的な枠組みを欠いている。
本稿では,共形推論(CI)を利用してVOの不確実な帯域を抽出する,新しい,軽量で統計的に堅牢なフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.429910016019183
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data-driven visual odometry (VO) is a critical subroutine for autonomous edge
robotics, and recent progress in the field has produced highly accurate point
predictions in complex environments. However, emerging autonomous edge robotics
devices like insect-scale drones and surgical robots lack a computationally
efficient framework to estimate VO's predictive uncertainties. Meanwhile, as
edge robotics continue to proliferate into mission-critical application spaces,
awareness of model's the predictive uncertainties has become crucial for
risk-aware decision-making. This paper addresses this challenge by presenting a
novel, lightweight, and statistically robust framework that leverages conformal
inference (CI) to extract VO's uncertainty bands. Our approach represents the
uncertainties using flexible, adaptable, and adjustable prediction intervals
that, on average, guarantee the inclusion of the ground truth across all
degrees of freedom (DOF) of pose estimation. We discuss the architectures of
generative deep neural networks for estimating multivariate uncertainty bands
along with point (mean) prediction. We also present techniques to improve the
uncertainty estimation accuracy, such as leveraging Monte Carlo dropout
(MC-dropout) for data augmentation. Finally, we propose a novel training loss
function that combines interval scoring and calibration loss with traditional
training metrics--mean-squared error and KL-divergence--to improve
uncertainty-aware learning. Our simulation results demonstrate that the
presented framework consistently captures true uncertainty in pose estimations
across different datasets, estimation models, and applied noise types,
indicating its wide applicability.
- Abstract（参考訳）: データ駆動ビジュアルオドメトリ(vo)は自律エッジロボットにとって重要なサブルーチンであり、この分野の最近の進歩は複雑な環境での高精度なポイント予測を生み出している。
しかし、昆虫サイズのドローンや手術ロボットのような自律エッジロボットデバイスは、voの予測の不確実性を推定する計算効率のよい枠組みを欠いている。
一方、エッジ・ロボティクスはミッションクリティカルなアプリケーション分野に拡大し続けており、モデルの予測の不確実性に対する認識がリスクを意識する意思決定に不可欠になっている。
本稿では,共形推論(CI)を利用してVOの不確実帯を抽出する,新しい,軽量で統計的に堅牢なフレームワークを提案する。
提案手法は,姿勢推定のあらゆる自由度 (dof) における基礎的真理の包含を平均的に保証する,柔軟性,適応性,調整可能な予測間隔を用いた不確実性を表す。
本稿では,多変量不確かさ帯域を推定するための生成深部ニューラルネットワークのアーキテクチャと点(平均)予測について論じる。
また,データ拡張にモンテカルロドロップアウト(MCドロップアウト)を活用するなど,不確実性推定精度を向上させる手法を提案する。
最後に,不確実性認識学習を改善するために,区間スコアとキャリブレーションロスと,従来のトレーニング指標-平均二乗誤差とkl-divergenceを組み合わせた新しいトレーニング損失関数を提案する。
シミュレーションの結果,提案フレームワークは,様々なデータセット,推定モデル,適用ノイズタイプにわたるポーズ推定における真の不確かさを一貫して把握し,その適用可能性を示している。
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