論文の概要: ReLoc-PDR: Visual Relocalization Enhanced Pedestrian Dead Reckoning via Graph Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01646v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 14:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:12:54.892125
• Title: ReLoc-PDR: Visual Relocalization Enhanced Pedestrian Dead Reckoning via Graph Optimization
• Title（参考訳）: ReLoc-PDR: グラフ最適化による視覚的再局在強化ペデストリアンデッドレコニング
• Authors: Zongyang Chen, Xianfei Pan, Changhao Chen
• Abstract要約: この研究は、歩行者の死亡推定と視覚的再局在を組み合わせた融合フレームワークであるReLoc-PDRを提案する。 タキーカーネルによるグラフ最適化に基づく融合機構は、累積誤差を効果的に補正し、異常な視覚的観察の影響を軽減する。 実世界の実験により、我々のReLoc-PDRは精度とロバスト性において代表的手法を超越していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.188058836787458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately and reliably positioning pedestrians in satellite-denied conditions remains a significant challenge. Pedestrian dead reckoning (PDR) is commonly employed to estimate pedestrian location using low-cost inertial sensor. However, PDR is susceptible to drift due to sensor noise, incorrect step detection, and inaccurate stride length estimation. This work proposes ReLoc-PDR, a fusion framework combining PDR and visual relocalization using graph optimization. ReLoc-PDR leverages time-correlated visual observations and learned descriptors to achieve robust positioning in visually-degraded environments. A graph optimization-based fusion mechanism with the Tukey kernel effectively corrects cumulative errors and mitigates the impact of abnormal visual observations. Real-world experiments demonstrate that our ReLoc-PDR surpasses representative methods in accuracy and robustness, achieving accurte and robust pedestrian positioning results using only a smartphone in challenging environments such as less-textured corridors and dark nighttime scenarios.
• Abstract（参考訳）: 衛星デニド条件下で歩行者を正確に確実に位置決めすることは、依然として重要な課題である。 pedestrian dead reckoning (pdr) は、低コストの慣性センサを用いて歩行者の位置を推定するために用いられる。 しかし、PDRはセンサノイズ、誤ったステップ検出、不正確なストライド長推定によるドリフトの影響を受けやすい。 本研究ではPDRとグラフ最適化を用いた視覚的再局在化を組み合わせた融合フレームワークReLoc-PDRを提案する。 ReLoc-PDRは、時間関連の視覚観察と学習記述子を利用して、視覚的に劣化した環境で堅牢な位置決めを実現する。 グラフ最適化に基づくタキーカーネルとの融合機構は累積誤差を効果的に補正し、異常な視覚観察の影響を緩和する。 実世界の実験では、我々のReLoc-PDRは精度とロバスト性において代表的な手法を超越し、スマートフォンだけで正確な歩行者位置決めを達成している。

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