論文の概要: LF-PGVIO: A Visual-Inertial-Odometry Framework for Large Field-of-View Cameras using Points and Geodesic Segments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06663v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 02:52:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:17:31.757795
• Title: LF-PGVIO: A Visual-Inertial-Odometry Framework for Large Field-of-View Cameras using Points and Geodesic Segments
• Title（参考訳）: LF-PGVIO:点と測地線を用いた大規模視野カメラのためのビジュアル慣性オドメトリーフレームワーク
• Authors: Ze Wang, Kailun Yang, Hao Shi, Yufan Zhang, Zhijie Xu, Fei Gao, Kaiwei Wang
• Abstract要約: 本研究では,大規模視野カメラ(FoV)のための視覚慣性オドメトリー(VIO)フレームワークを提案する。 本研究の目的は,大FoV全方位カメラを用いた点線オドメトリーの可能性を明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.539527817449923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose LF-PGVIO, a Visual-Inertial-Odometry (VIO) framework for large Field-of-View (FoV) cameras with a negative plane using points and geodesic segments. The purpose of our research is to unleash the potential of point-line odometry with large-FoV omnidirectional cameras, even for cameras with negative-plane FoV. To achieve this, we propose an Omnidirectional Curve Segment Detection (OCSD) method combined with a camera model which is applicable to images with large distortions, such as panoramic annular images, fisheye images, and various panoramic images. The geodesic segment is sliced into multiple straight-line segments based on the radian and descriptors are extracted and recombined. Descriptor matching establishes the constraint relationship between 3D line segments in multiple frames. In our VIO system, line feature residual is also extended to support large-FoV cameras. Extensive evaluations on public datasets demonstrate the superior accuracy and robustness of LF-PGVIO compared to state-of-the-art methods. The source code will be made publicly available at https://github.com/flysoaryun/LF-PGVIO.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,点と測地線を用いた負面を有する大型視野カメラのための視覚慣性オドメトリ(vio)フレームワークlf-pgvioを提案する。 我々の研究の目的は、負平面フォブカメラでさえも、大焦点全方位カメラで点線オドメトリの可能性を解き放つことである。 そこで本研究では,パノラマ環状画像,魚眼画像,各種パノラマ画像など,大きな歪みのある画像に適用可能なカメラモデルと組み合わせたOmnidirectional Curve Segment Detection (OCSD)法を提案する。 ジオデシックセグメントをラジアンに基づいて複数の直線セグメントに分割し、デクリプタを抽出して再結合する。 ディスクリプタマッチングは、複数のフレーム内の3dラインセグメント間の制約関係を確立する。 vioシステムでは、大型カメラをサポートするためにライン機能残差も拡張しています。 公開データセットの大規模評価は、最先端手法と比較してLF-PGVIOの精度と堅牢性に優れていた。 ソースコードはhttps://github.com/flysoaryun/lf-pgvioで公開されている。

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