論文の概要: 3D Reconstruction in Noisy Agricultural Environments: A Bayesian
Optimization Perspective for View Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00145v1
- Date: Fri, 29 Sep 2023 21:09:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 06:23:51.884396
- Title: 3D Reconstruction in Noisy Agricultural Environments: A Bayesian
Optimization Perspective for View Planning
- Title（参考訳）: 騒音環境下における3次元復元:ビュープランニングのためのベイズ最適化視点
- Authors: Athanasios Bacharis, Konstantinos D. Polyzos, Henry J. Nelson,
Georgios B. Giannakis, Nikolaos Papanikolopoulos
- Abstract要約: この研究は、閉形式表現を必要とせず、比較的少数の雑音実現にのみ依存する、新しい幾何学的関数を提唱する。
幾何関数の解析的表現がないため、この研究はノイズの存在下での正確な3次元再構成のためのベイズ最適化アルゴリズムを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.18341401505798
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D reconstruction is a fundamental task in robotics that gained attention due
to its major impact in a wide variety of practical settings, including
agriculture, underwater, and urban environments. An important approach for this
task, known as view planning, is to judiciously place a number of cameras in
positions that maximize the visual information improving the resulting 3D
reconstruction. Circumventing the need for a large number of arbitrary images,
geometric criteria can be applied to select fewer yet more informative images
to markedly improve the 3D reconstruction performance. Nonetheless,
incorporating the noise of the environment that exists in various real-world
scenarios into these criteria may be challenging, particularly when prior
information about the noise is not provided. To that end, this work advocates a
novel geometric function that accounts for the existing noise, relying solely
on a relatively small number of noise realizations without requiring its
closed-form expression. With no analytic expression of the geometric function,
this work puts forth a Bayesian optimization algorithm for accurate 3D
reconstruction in the presence of noise. Numerical tests on noisy agricultural
environments showcase the impressive merits of the proposed approach for 3D
reconstruction with even a small number of available cameras.
- Abstract（参考訳）: 3D再構築は、農業、水中、都市環境など、さまざまな実践的な環境において大きな影響を与えているロボット工学の基本的な課題である。
ビュープランニング(View Planning)として知られるこのタスクの重要なアプローチは、多数のカメラを視覚情報を最大化し、その結果の3D再構成を改善することである。
多数の任意画像の必要性を回避して、幾何的基準を適用してより少ないがより有意義な画像を選択し、3d再構成性能を著しく向上させることができる。
それにもかかわらず、様々な現実のシナリオに存在する環境のノイズをこれらの基準に組み込むことは、特にノイズに関する事前情報が提供されていない場合、困難である。
この目的のために、この研究は、閉形式表現を必要とせず、比較的少数の雑音実現にのみ依存する、既存の雑音を考慮に入れた新しい幾何学的関数を提唱する。
幾何関数の解析的な表現がなければ、ノイズの存在下で正確な3次元再構成のためのベイズ最適化アルゴリズムを考案する。
騒音の多い農業環境における数値実験は,少数のカメラを用いた3次元復元手法の印象的なメリットを示している。
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