論文の概要: Dense Visual Odometry Using Genetic Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06149v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 16:09:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 14:40:57.702348
• Title: Dense Visual Odometry Using Genetic Algorithm
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた高密度ビジュアルオドメトリー
• Authors: Slimane Djema, Zoubir Abdeslem Benselama, Ramdane Hedjar, Krabi Abdallah
• Abstract要約: 本稿では,RGB-D画像の系列を用いた視覚計測のための新しいアルゴリズムを提案する。 提案した反復遺伝的アルゴリズムは粒子を用いて最適な動きを推定する。 大規模な画像に対して,革新的なアルゴリズムの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Our work aims to estimate the camera motion mounted on the head of a mobile robot or a moving object from RGB-D images in a static scene. The problem of motion estimation is transformed into a nonlinear least squares function. Methods for solving such problems are iterative. Various classic methods gave an iterative solution by linearizing this function. We can also use the metaheuristic optimization method to solve this problem and improve results. In this paper, a new algorithm is developed for visual odometry using a sequence of RGB-D images. This algorithm is based on a genetic algorithm. The proposed iterative genetic algorithm searches using particles to estimate the optimal motion and then compares it to the traditional methods. To evaluate our method, we use the root mean square error to compare it with the based energy method and another metaheuristic method. We prove the efficiency of our innovative algorithm on a large set of images.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,移動ロボットや移動物体の頭部に装着したカメラの動きを,静的シーンにおけるRGB-D画像から推定することである。 運動推定の問題は非線形最小二乗関数に変換される。 このような問題を解決する方法は反復的である。 様々な古典的手法がこの関数を線形化することで反復解を与えた。 また,メタヒューリスティック最適化法を用いてこの問題の解決と結果の改善を行う。 本稿では,RGB-D画像の系列を用いた視覚計測のための新しいアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは遺伝的アルゴリズムに基づいている。 提案する反復遺伝的アルゴリズムは, 粒子を用いて最適運動を推定し, 従来の手法と比較する。 本手法を評価するために,ルート平均二乗誤差を用いて基礎エネルギー法とメタヒューリスティック法との比較を行った。 我々は、多数の画像に対して、革新的アルゴリズムの効率性を証明する。

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