論文の概要: Enhancing Visual Place Recognition via Fast and Slow Adaptive Biasing in Event Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16425v2
- Date: Tue, 13 Aug 2024 04:16:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 22:45:05.734934
- Title: Enhancing Visual Place Recognition via Fast and Slow Adaptive Biasing in Event Cameras
- Title（参考訳）: イベントカメラにおける高速・低速適応バイアスによる視覚的位置認識の強化
- Authors: Gokul B. Nair, Michael Milford, Tobias Fischer,
- Abstract要約: イベントカメラは、低レイテンシ、エネルギー効率、高ダイナミックレンジといった有益な特徴のために、ロボット工学でますます人気がある。
これらのパラメータは、イベントをトリガーするために必要な光強度の変化を規制する。
本稿では,2つのインタラクション手法を用いて,バイアスパラメータを自動的に調整するフィードバック制御アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.348497200655746
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event cameras are increasingly popular in robotics due to beneficial features such as low latency, energy efficiency, and high dynamic range. Nevertheless, their downstream task performance is greatly influenced by the optimization of bias parameters. These parameters, for instance, regulate the necessary change in light intensity to trigger an event, which in turn depends on factors such as the environment lighting and camera motion. This paper introduces feedback control algorithms that automatically tune the bias parameters through two interacting methods: 1) An immediate, on-the-fly \textit{fast} adaptation of the refractory period, which sets the minimum interval between consecutive events, and 2) if the event rate exceeds the specified bounds even after changing the refractory period repeatedly, the controller adapts the pixel bandwidth and event thresholds, which stabilizes after a short period of noise events across all pixels (\textit{slow} adaptation). Our evaluation focuses on the visual place recognition task, where incoming query images are compared to a given reference database. We conducted comprehensive evaluations of our algorithms' adaptive feedback control in real-time. To do so, we collected the QCR-Fast-and-Slow dataset that contains DAVIS346 event camera streams from 366 repeated traversals of a Scout Mini robot navigating through a 100 meter long indoor lab setting (totaling over 35km distance traveled) in varying brightness conditions with ground truth location information. Our proposed feedback controllers result in superior performance when compared to the standard bias settings and prior feedback control methods. Our findings also detail the impact of bias adjustments on task performance and feature ablation studies on the fast and slow adaptation mechanisms.
- Abstract（参考訳）: イベントカメラは、低レイテンシ、エネルギー効率、高ダイナミックレンジといった有益な特徴のために、ロボット工学でますます人気がある。
それでも、そのダウンストリームタスク性能はバイアスパラメータの最適化に大きく影響されている。
これらのパラメータは、例えば、イベントをトリガーするために必要な光強度の変化を規制します。
本稿では,2つのインタラクション手法を用いて,バイアスパラメータを自動調整するフィードバック制御アルゴリズムを提案する。
1) 連続イベント間の最小間隔を設定する屈折周期の即時、オンザフライ \textit{fast} 適応
2)屈折周期を繰り返し変更しても、イベントレートが指定された境界を超えると、制御部は画素帯域幅とイベントしきい値に適応し、全画素にわたる短いノイズイベントの後に安定化する(\textit{slow} 適応)。
本評価では,入力されたクエリイメージを参照データベースと比較する視覚的位置認識タスクに着目した。
アルゴリズムの適応フィードバック制御の総合的な評価をリアルタイムで行った。
そこで我々は,DAVIS346イベントカメラストリームを含むQCR-Fast-and-Slowデータセットを,100mの室内実験室を走行するScout Miniロボットの366回の走行から収集した。
提案したフィードバックコントローラは,標準バイアス設定や事前フィードバック制御手法と比較して,優れた性能を示す。
また, 偏差調整がタスク性能に及ぼす影響や, 高速・低速適応機構に関する特徴緩和研究について詳述した。
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