論文の概要: Hierarchical Attention and Graph Neural Networks: Toward Drift-Free Pose
Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09934v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 16:51:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 12:08:31.539700
- Title: Hierarchical Attention and Graph Neural Networks: Toward Drift-Free Pose
Estimation
- Title(参考訳): 階層的注意とグラフニューラルネットワーク:ドリフトフリーポス推定に向けて
- Authors: Kathia Melbouci, Fawzi Nashashibi
- Abstract要約: 最もよく使われている3次元幾何登録法は、反復的なクローゼットポイントアルゴリズムである。
本稿では,階層型アテンション機構とグラフニューラルネットワークを用いた学習モデルを用いて,従来の幾何学的登録とポーズグラフ最適化を置き換えたフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.745925556687899
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The most commonly used method for addressing 3D geometric registration is the
iterative closet-point algorithm, this approach is incremental and prone to
drift over multiple consecutive frames. The Common strategy to address the
drift is the pose graph optimization subsequent to frame-to-frame registration,
incorporating a loop closure process that identifies previously visited places.
In this paper, we explore a framework that replaces traditional geometric
registration and pose graph optimization with a learned model utilizing
hierarchical attention mechanisms and graph neural networks. We propose a
strategy to condense the data flow, preserving essential information required
for the precise estimation of rigid poses. Our results, derived from tests on
the KITTI Odometry dataset, demonstrate a significant improvement in pose
estimation accuracy. This improvement is especially notable in determining
rotational components when compared with results obtained through conventional
multi-way registration via pose graph optimization. The code will be made
available upon completion of the review process.
- Abstract(参考訳): 3次元幾何登録に最もよく用いられる手法は反復的なクローゼットポイントアルゴリズムであり、このアプローチはインクリメンタルであり、複数の連続するフレームを行き来する傾向にある。
ドリフトに対処する一般的な戦略は、フレーム間登録に続くポーズグラフの最適化であり、以前訪れた場所を特定するループクロージャプロセスが組み込まれている。
本稿では,従来の幾何学的登録とポーズグラフ最適化を階層的注意機構とグラフニューラルネットワークを用いた学習モデルに置き換える枠組みについて検討する。
本稿では,厳格なポーズの正確な推定に必要な重要な情報を保存し,データフローを凝縮する戦略を提案する。
KITTI Odometry データセットを用いた実験の結果,ポーズ推定精度は有意に向上した。
この改善は、ポーズグラフ最適化による従来の多方向登録の結果と比較して、回転成分を決定する際に特に顕著である。
レビュープロセスが完了すると、コードは利用可能になる。
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