論文の概要: DH-PTAM: A Deep Hybrid Stereo Events-Frames Parallel Tracking And Mapping System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01891v2
• Date: Wed, 23 Aug 2023 21:29:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 17:52:23.734018
• Title: DH-PTAM: A Deep Hybrid Stereo Events-Frames Parallel Tracking And Mapping System
• Title（参考訳）: dh-ptam:ディープ・ハイブリッド・ステレオ・イベント・フレーム・並列トラッキング・マッピングシステム
• Authors: Abanob Soliman, Fabien Bonardi, D\'esir\'e Sidib\'e, Samia Bouchafa
• Abstract要約: 本稿では,視覚的並列追跡・マッピング(PTAM)システムに対するロバストなアプローチを提案する。 提案手法は,異種多モード視覚センサの強度を統一参照フレームに組み合わせたものである。 私たちの実装のリサーチベースのPython APIはGitHubで公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a robust approach for a visual parallel tracking and mapping (PTAM) system that excels in challenging environments. Our proposed method combines the strengths of heterogeneous multi-modal visual sensors, including stereo event-based and frame-based sensors, in a unified reference frame through a novel spatio-temporal synchronization of stereo visual frames and stereo event streams. We employ deep learning-based feature extraction and description for estimation to enhance robustness further. We also introduce an end-to-end parallel tracking and mapping optimization layer complemented by a simple loop-closure algorithm for efficient SLAM behavior. Through comprehensive experiments on both small-scale and large-scale real-world sequences of VECtor and TUM-VIE benchmarks, our proposed method (DH-PTAM) demonstrates superior performance in terms of robustness and accuracy in adverse conditions, especially in large-scale HDR scenarios. Our implementation's research-based Python API is publicly available on GitHub for further research and development: https://github.com/AbanobSoliman/DH-PTAM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,課題環境において優れた視覚並列追跡マッピング(ptam)システムに対するロバストなアプローチを提案する。 提案手法は,ステレオ映像フレームとステレオイベントストリームの新たな時空間同期により,ステレオイベントベースとフレームベースセンサを含む異種多モード視覚センサの強度を統一基準フレームに組み合わせたものである。 我々は,より堅牢性を高めるために,深層学習に基づく特徴抽出と記述を用いて推定を行う。 また、効率的なSLAM動作のための単純なループ閉鎖アルゴリズムによって補完される、エンドツーエンドの並列追跡とマッピング最適化層も導入する。 VECtor と TUM-VIE ベンチマークの小規模および大規模実世界シーケンスの総合的な実験を通じて,提案手法(DH-PTAM)は,特に大規模 HDR シナリオにおいて,悪条件におけるロバスト性と精度において優れた性能を示す。 私たちの実装のリサーチベースのPython APIは、さらなる研究と開発のためにGitHubで公開されている。

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