論文の概要: An N-Point Linear Solver for Line and Motion Estimation with Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00842v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 00:47:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 01:31:23.572948
• Title: An N-Point Linear Solver for Line and Motion Estimation with Event Cameras
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた直線・運動推定のためのN点線形解法
• Authors: Ling Gao, Daniel Gehrig, Hang Su, Davide Scaramuzza, Laurent Kneip,
• Abstract要約: イベントカメラは、主にエッジ(強い勾配によって形成される)に応答する。 近年の研究では、一直線で生成された事象は、時空体積の多様体を記述する新しい制約を満たすことが示されている。 適切な線形パラメトリゼーションにより、この制約系は未知数において実際に線型であることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.67822962085412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras respond primarily to edges--formed by strong gradients--and are thus particularly well-suited for line-based motion estimation. Recent work has shown that events generated by a single line each satisfy a polynomial constraint which describes a manifold in the space-time volume. Multiple such constraints can be solved simultaneously to recover the partial linear velocity and line parameters. In this work, we show that, with a suitable line parametrization, this system of constraints is actually linear in the unknowns, which allows us to design a novel linear solver. Unlike existing solvers, our linear solver (i) is fast and numerically stable since it does not rely on expensive root finding, (ii) can solve both minimal and overdetermined systems with more than 5 events, and (iii) admits the characterization of all degenerate cases and multiple solutions. The found line parameters are singularity-free and have a fixed scale, which eliminates the need for auxiliary constraints typically encountered in previous work. To recover the full linear camera velocity we fuse observations from multiple lines with a novel velocity averaging scheme that relies on a geometrically-motivated residual, and thus solves the problem more efficiently than previous schemes which minimize an algebraic residual. Extensive experiments in synthetic and real-world settings demonstrate that our method surpasses the previous work in numerical stability, and operates over 600 times faster.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは主にエッジに応答し、強い勾配で形成され、ラインベースの動き推定には特に適している。 最近の研究により、一直線で生成された事象は、それぞれ時空体積の多様体を記述する多項式制約を満たすことが示されている。 このような制約を複数同時に解くことで、部分線形速度と線パラメータを復元することができる。 本研究は, 線形パラメトリゼーションにより, この制約系が未知数において実際に線形であることを示し, 新たな線形解法の設計を可能にする。 既存の解法とは異なり、線形解法は (i)は高価な根の発見に依存しないので、高速で数値的に安定である。 (ii)5つ以上の事象を持つ最小および過決定のシステムを解くことができ、 (iii) 退化したすべてのケースと複数の解のキャラクタリゼーションを認める。 検出されたラインパラメータは特異性フリーであり、固定スケールを持つため、以前の研究でよく見られる補助的制約は不要である。 フルリニアカメラ速度を回復するために、幾何学的に動機付けられた残差に依存する新しい速度平均化スキームを用いて複数の線からの観測を融合し、代数的残差を最小化する従来のスキームよりも効率的に問題を解く。 合成および実世界の環境における広範囲な実験により,本手法は従来の数値安定性を超越し,600倍以上の速度で動作可能であることが示された。

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