論文の概要: Monocular Event-Inertial Odometry with Adaptive decay-based Time Surface and Polarity-aware Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13971v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 01:35:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:17:38.695838
• Title: Monocular Event-Inertial Odometry with Adaptive decay-based Time Surface and Polarity-aware Tracking
• Title（参考訳）: 適応減衰型時間表面と極性認識トラッキングを用いた単眼イベント慣性オドメトリー
• Authors: Kai Tang, Xiaolei Lang, Yukai Ma, Yuehao Huang, Laijian Li, Yong Liu, Jiajun Lv,
• Abstract要約: イベントカメラは、消費電力が低く、ダイナミックレンジが高く、動きがぼやけていない従来のカメラよりも利点があるため、かなりの注目を集めている。 本稿では,極性認識トラッキングを備えた適応型減衰カーネルベース時間面を応用した単分子イベント慣性オドメトリーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.706391634769384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras have garnered considerable attention due to their advantages over traditional cameras in low power consumption, high dynamic range, and no motion blur. This paper proposes a monocular event-inertial odometry incorporating an adaptive decay kernel-based time surface with polarity-aware tracking. We utilize an adaptive decay-based Time Surface to extract texture information from asynchronous events, which adapts to the dynamic characteristics of the event stream and enhances the representation of environmental textures. However, polarity-weighted time surfaces suffer from event polarity shifts during changes in motion direction. To mitigate its adverse effects on feature tracking, we optimize the feature tracking by incorporating an additional polarity-inverted time surface to enhance the robustness. Comparative analysis with visual-inertial and event-inertial odometry methods shows that our approach outperforms state-of-the-art techniques, with competitive results across various datasets.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、消費電力が低く、ダイナミックレンジが高く、動きがぼやけていない従来のカメラよりも利点があるため、かなりの注目を集めている。 本稿では,極性認識トラッキングを備えた適応型減衰カーネルベース時間面を応用した単分子イベント慣性オドメトリーを提案する。 適応的減衰に基づく時間表面を用いて,非同期イベントからテクスチャ情報を抽出し,イベントストリームの動的特性に適応し,環境テクスチャの表現を向上させる。 しかし、極性重み付き時間表面は、運動方向の変化中に事象の極性シフトに悩まされる。 特徴追跡に対する悪影響を軽減するため,極性反転時間面を付加することにより特徴追跡を最適化し,ロバスト性を高める。 視覚・慣性・事象・慣性オドメトリー法との比較分析により,本手法は最先端技術よりも優れ,各種データセットの競合性も高いことがわかった。

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