論文の概要: Investigation of the Challenges of Underwater-Visual-Monocular-SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08738v1
- Date: Wed, 14 Jun 2023 20:44:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 17:20:53.299459
- Title: Investigation of the Challenges of Underwater-Visual-Monocular-SLAM
- Title（参考訳）: 水中モノクロSLAMの課題の検討
- Authors: Michele Grimaldi, David Nakath, Mengkun She, Kevin K\"oser
- Abstract要約: 本研究では,水中ロボットにおける単眼視覚同時位置決め法とマッピング法(vSLAM)の課題について検討する。
まず, 水中環境において, 水中環境における性能の低下を示すとともに, 水中環境における性能の低下を示す。
本研究の最終目標は,これらの条件下でのSLAM法の精度とロバスト性を向上させる技術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）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a comprehensive investigation of the challenges of
Monocular Visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) methods for
underwater robots. While significant progress has been made in state estimation
methods that utilize visual data in the past decade, most evaluations have been
limited to controlled indoor and urban environments, where impressive
performance was demonstrated. However, these techniques have not been
extensively tested in extremely challenging conditions, such as underwater
scenarios where factors such as water and light conditions, robot path, and
depth can greatly impact algorithm performance. Hence, our evaluation is
conducted in real-world AUV scenarios as well as laboratory settings which
provide precise external reference. A focus is laid on understanding the impact
of environmental conditions, such as optical properties of the water and
illumination scenarios, on the performance of monocular vSLAM methods. To this
end, we first show that all methods perform very well in in-air settings and
subsequently show the degradation of their performance in challenging
underwater environments. The final goal of this study is to identify techniques
that can improve accuracy and robustness of SLAM methods in such conditions. To
achieve this goal, we investigate the potential of image enhancement techniques
to improve the quality of input images used by the SLAM methods, specifically
in low visibility and extreme lighting scenarios in scattering media. We
present a first evaluation on calibration maneuvers and simple image
restoration techniques to determine their ability to enable or enhance the
performance of monocular SLAM methods in underwater environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,水中ロボットにおける単眼視覚同時配置マッピング法(vSLAM)の課題について,包括的に検討する。
過去10年間、視覚データを利用する状態推定手法では大きな進歩を遂げてきたが、ほとんどの評価は、印象的な性能を示す屋内および都市環境の制御に限定されている。
しかし、水や光の条件、ロボットの経路、深さなどの要因がアルゴリズムの性能に大きな影響を及ぼす水中シナリオのような、非常に困難な環境では、これらの手法は広くテストされていない。
そこで,実世界のAUVシナリオと,正確な外部参照を提供する実験室設定で評価を行った。
水の光学特性や照明シナリオなどの環境条件が単眼vslam法の性能に与える影響を理解することに焦点が当てられている。
この目的を達成するために,まず,水中環境におけるすべての手法の動作が良好であることを示し,次いで水中環境における性能の低下を示す。
本研究の最終目標は,これらの条件下でのSLAM法の精度とロバスト性を向上させる技術を明らかにすることである。
この目的を達成するために,slam法で使用される入力画像の品質向上,特に散乱媒体の視認性および極端な照明シナリオにおける画像強調技術の可能性について検討する。
本研究では,水中環境下での単分子SLAM法の性能向上を図るため,キャリブレーション操作と簡単な画像復元技術に関する最初の評価を行った。
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