論文の概要: EVI-SAM: Robust, Real-time, Tightly-coupled Event-Visual-Inertial State Estimation and 3D Dense Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11911v3
- Date: Thu, 23 May 2024 04:39:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 19:54:19.214710
- Title: EVI-SAM: Robust, Real-time, Tightly-coupled Event-Visual-Inertial State Estimation and 3D Dense Mapping
- Title（参考訳）: EVI-SAM:ロバスト、リアルタイム、タイトに結合したイベント-ビジュアル-慣性状態推定と3次元Dense Mapping
- Authors: Weipeng Guan, Peiyu Chen, Huibin Zhao, Yu Wang, Peng Lu,
- Abstract要約: 単眼イベントカメラを用いた6自由度ポーズトラッキングと3次元再構成の課題に対処するために,EVI-SAMを提案する。
新しいイベントベースのハイブリッドトラッキングフレームワークは、特徴マッチングの堅牢性と直接アライメントの精度を活用することで、ポーズを推定するように設計されている。
私たちの知る限りでは、イベントベースの高密度マッピングを実現するための非学習作業としてはこれが初めてです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.154689086578339
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event cameras are bio-inspired, motion-activated sensors that demonstrate substantial potential in handling challenging situations, such as motion blur and high-dynamic range. In this paper, we proposed EVI-SAM to tackle the problem of 6 DoF pose tracking and 3D reconstruction using monocular event camera. A novel event-based hybrid tracking framework is designed to estimate the pose, leveraging the robustness of feature matching and the precision of direct alignment. Specifically, we develop an event-based 2D-2D alignment to construct the photometric constraint, and tightly integrate it with the event-based reprojection constraint. The mapping module recovers the dense and colorful depth of the scene through the image-guided event-based mapping method. Subsequently, the appearance, texture, and surface mesh of the 3D scene can be reconstructed by fusing the dense depth map from multiple viewpoints using truncated signed distance function (TSDF) fusion. To the best of our knowledge, this is the first non-learning work to realize event-based dense mapping. Numerical evaluations are performed on both publicly available and self-collected datasets, which qualitatively and quantitatively demonstrate the superior performance of our method. Our EVI-SAM effectively balances accuracy and robustness while maintaining computational efficiency, showcasing superior pose tracking and dense mapping performance in challenging scenarios. Video Demo: https://youtu.be/Nn40U4e5Si8.
- Abstract（参考訳）: イベントカメラは、バイオインスパイアされたモーションアクティベーションセンサーであり、モーションぼけやハイダイナミックレンジといった困難な状況に対処する上で大きな可能性を示す。
本稿では,単眼イベントカメラを用いた6自由度ポーズトラッキングと3次元再構成の課題に対処するEVI-SAMを提案する。
新しいイベントベースのハイブリッドトラッキングフレームワークは、特徴マッチングの堅牢性と直接アライメントの精度を活用することで、ポーズを推定するように設計されている。
具体的には、イベントベースの2D-2Dアライメントを開発し、光度制約を構築し、イベントベースの再投影制約と密に統合する。
マッピングモジュールは、画像誘導イベントベースのマッピング手法により、シーンの濃密でカラフルな深さを復元する。
その後、3Dシーンの外観、テクスチャ、表面メッシュは、TSDF融合を用いて複数の視点から深度マップを融合することにより再構成することができる。
私たちの知る限りでは、イベントベースの高密度マッピングを実現するための非学習作業としてはこれが初めてです。
本手法の優れた性能を定性的に定量的に示すために,公開データセットと自己収集データセットの両方で数値評価を行った。
我々のEVI-SAMは、計算効率を維持しながら精度と堅牢性を効果的にバランスさせ、挑戦シナリオにおいて優れたポーズ追跡と密集写像性能を示す。
Video Demo: https://youtu.be/Nn40U4e5Si8.com
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