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: 翻訳完了
• 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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