論文の概要: Match and Locate: low-frequency monocular odometry based on deep feature matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10034v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 17:32:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 13:28:22.884354
• Title: Match and Locate: low-frequency monocular odometry based on deep feature matching
• Title（参考訳）: match and location: 深部特徴マッチングに基づく低周波単眼オドメトリ
• Authors: Stepan Konev, Yuriy Biktairov
• Abstract要約: 本稿では,1台のカメラしか必要としないロボットオドメトリーの新たなアプローチを提案する。 アプローチは、深い特徴マッチングモデルを用いて、ビデオストリームの連続フレーム間の画像特徴のマッチングに基づいている。 本研究では,AISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジにおける手法の性能評価を行い,計算効率が高く,実装が容易であるにもかかわらず,競合する結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.65268245109828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and robust pose estimation plays a crucial role in many robotic systems. Popular algorithms for pose estimation typically rely on high-fidelity and high-frequency signals from various sensors. Inclusion of these sensors makes the system less affordable and much more complicated. In this work we introduce a novel approach for the robotic odometry which only requires a single camera and, importantly, can produce reliable estimates given even extremely low-frequency signal of around one frame per second. The approach is based on matching image features between the consecutive frames of the video stream using deep feature matching models. The resulting coarse estimate is then adjusted by a convolutional neural network, which is also responsible for estimating the scale of the transition, otherwise irretrievable using only the feature matching information. We evaluate the performance of the approach in the AISG-SLA Visual Localisation Challenge and find that while being computationally efficient and easy to implement our method shows competitive results with only around $3^{\circ}$ of orientation estimation error and $2m$ of translation estimation error taking the third place in the challenge.
• Abstract（参考訳）: 多くのロボットシステムにおいて、正確で堅牢なポーズ推定が重要な役割を果たす。 一般的なポーズ推定アルゴリズムは、様々なセンサからの高忠実度および高周波信号に依存する。 これらのセンサーを組み込むことで、システムは安価でより複雑になる。 本研究では,1台のカメラしか必要とせず,毎秒1フレーム程度の超低周波信号であっても,信頼性の高い推定値が得られるロボットオーソメトリの新しい手法を提案する。 アプローチは、深い特徴マッチングモデルを用いて、ビデオストリームの連続フレーム間の画像特徴のマッチングに基づいている。 結果として得られた粗い推定は畳み込みニューラルネットワークによって調整され、これは遷移の規模を推定する責任も負う。 本研究では,AISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジにおける手法の性能評価を行い,計算効率が高く,実装が容易である一方で,約$3^{\circ} の向き推定誤差と$2mの翻訳推定誤差が課題の3位であることを示す。

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