論文の概要: Event-based Stereo Visual Odometry with Native Temporal Resolution via Continuous-time Gaussian Process Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01188v3
• Date: Tue, 5 Sep 2023 14:30:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 04:55:25.275213
• Title: Event-based Stereo Visual Odometry with Native Temporal Resolution via Continuous-time Gaussian Process Regression
• Title（参考訳）: 連続時間ガウス過程回帰による時間分解能を有するイベントベースステレオビジュアルオドメトリー
• Authors: Jianeng Wang, Jonathan D. Gammell
• Abstract要約: イベントベースのカメラは、シーン内の個々の視覚的変化をユニークなタイミングでキャプチャする。 視覚計測パイプラインでは、時間的に密接な測定を1つの共通の時間で行うように近似することで、しばしば対処される。 本稿では,グループ化や近似を必要とせず,個々の事象計測時間を直接推定する完全ステレオVOパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4447129363520332
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based cameras asynchronously capture individual visual changes in a scene. This makes them more robust than traditional frame-based cameras to highly dynamic motions and poor illumination. It also means that every measurement in a scene can occur at a unique time. Handling these different measurement times is a major challenge of using event-based cameras. It is often addressed in visual odometry (VO) pipelines by approximating temporally close measurements as occurring at one common time. This grouping simplifies the estimation problem but, absent additional sensors, sacrifices the inherent temporal resolution of event-based cameras. This paper instead presents a complete stereo VO pipeline that estimates directly with individual event-measurement times without requiring any grouping or approximation in the estimation state. It uses continuous-time trajectory estimation to maintain the temporal fidelity and asynchronous nature of event-based cameras through Gaussian process regression with a physically motivated prior. Its performance is evaluated on the MVSEC dataset, where it achieves 7.9e-3 and 5.9e-3 RMS relative error on two independent sequences, outperforming the existing publicly available event-based stereo VO pipeline by two and four times, respectively.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは、シーン内の個々の視覚変化を非同期に捉えます。 これにより、従来のフレームベースのカメラよりも、非常にダイナミックな動きと照明が弱い。 それはまた、シーン内のすべての測定が、ユニークなタイミングで起こりうることを意味する。 これらの異なる測定時間を扱うことは、イベントベースのカメラを使用する上で大きな課題である。 視覚計測(VO)パイプラインでは、時間的に近い測定を1つの共通の時間で行うように近似することで、しばしば対処される。 このグルーピングは推定問題を単純化するが、追加センサーがないため、イベントベースカメラの時間分解能を犠牲にする。 そこで本稿では,グループ化や近似を必要とせず,個々の事象計測時間を直接推定する完全ステレオVOパイプラインを提案する。 連続時間軌道推定を用いて、物理的動機付け前のガウス過程の回帰を通じて、イベントベースのカメラの時間的忠実度と非同期性を維持する。 その性能はMVSECデータセットで評価され、2つの独立したシーケンスで7.9e-3と5.9e-3の相対誤差を達成し、既存の公開イベントベースのステレオVOパイプラインをそれぞれ2回と4回上回る。

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