論文の概要: Motion-Bias-Free Feature-Based SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06792v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 08:27:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 15:00:22.422039
• Title: Motion-Bias-Free Feature-Based SLAM
• Title（参考訳）: モーションバイアスフリー特徴ベースSLAM
• Authors: Alejandro Fontan, Javier Civera, Michael Milford
• Abstract要約: 我々は,同じ経路の前後方向の軌道推定値の整合性は,最先端の課題であることを示した。 現在のパイプラインは、進行方向と逆方向の間に有意な偏りを示しており、またどの方向がより良い性能を示すかにも矛盾がある。 我々は,ORB-SLAM2で実施したコントリビューションにより,前方運動と後方運動の偏りが著しく低減され,さらに累積軌道誤差も改善されたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.5624386710243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For SLAM to be safely deployed in unstructured real world environments, it must possess several key properties that are not encompassed by conventional benchmarks. In this paper we show that SLAM commutativity, that is, consistency in trajectory estimates on forward and reverse traverses of the same route, is a significant issue for the state of the art. Current pipelines show a significant bias between forward and reverse directions of travel, that is in addition inconsistent regarding which direction of travel exhibits better performance. In this paper we propose several contributions to feature-based SLAM pipelines that remedies the motion bias problem. In a comprehensive evaluation across four datasets, we show that our contributions implemented in ORB-SLAM2 substantially reduce the bias between forward and backward motion and additionally improve the aggregated trajectory error. Removing the SLAM motion bias has significant relevance for the wide range of robotics and computer vision applications where performance consistency is important.
• Abstract（参考訳）: SLAMが非構造化の現実世界環境に安全にデプロイされるためには、従来のベンチマークには含まれないいくつかの重要な特性を持つ必要がある。 本稿では、SLAMの可換性、すなわち、同じ経路の前後方向と逆方向における軌道推定の整合性が、最先端の課題であることを示す。 現在のパイプラインは、進行方向と逆方向の間に有意な偏りを示し、またどの方向がより良い性能を示すかについても矛盾する。 本稿では,動作バイアス問題を解決する機能ベースのslamパイプラインに対するいくつかの貢献を提案する。 ORB-SLAM2で実施したコントリビューションは, 前方運動と後方運動のバイアスを著しく低減し, また, 累積軌道誤差も改善した。 SLAMの動作バイアスを除去することは、パフォーマンスの整合性が重要である幅広いロボティクスやコンピュータビジョンアプリケーションに重要な意味を持つ。

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