論文の概要: ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09374v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 05:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 14:44:04.885643
• Title: ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras
• Title（参考訳）: ESVO2:ステレオイベントカメラを用いた直接視覚慣性オドメトリー
• Authors: Junkai Niu, Sheng Zhong, Xiuyuan Lu, Shaojie Shen, Guillermo Gallego, Yi Zhou,
• Abstract要約: イベントベースのビジュアルオドメトリーは、トラッキングとサブプロブレムを並列にマッピングすることを目的としている。 イベントベースのステレオビジュアル慣性オドメトリーシステムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.81592783496106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based visual odometry is a specific branch of visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques, which aims at solving tracking and mapping sub-problems in parallel by exploiting the special working principles of neuromorphic (ie, event-based) cameras. Due to the motion-dependent nature of event data, explicit data association ie, feature matching under large-baseline view-point changes is hardly established, making direct methods a more rational choice. However, state-of-the-art direct methods are limited by the high computational complexity of the mapping sub-problem and the degeneracy of camera pose tracking in certain degrees of freedom (DoF) in rotation. In this paper, we resolve these issues by building an event-based stereo visual-inertial odometry system on top of our previous direct pipeline Event-based Stereo Visual Odometry. Specifically, to speed up the mapping operation, we propose an efficient strategy for sampling contour points according to the local dynamics of events. The mapping performance is also improved in terms of structure completeness and local smoothness by merging the temporal stereo and static stereo results. To circumvent the degeneracy of camera pose tracking in recovering the pitch and yaw components of general six-DoF motion, we introduce IMU measurements as motion priors via pre-integration. To this end, a compact back-end is proposed for continuously updating the IMU bias and predicting the linear velocity, enabling an accurate motion prediction for camera pose tracking. The resulting system scales well with modern high-resolution event cameras and leads to better global positioning accuracy in large-scale outdoor environments. Extensive evaluations on five publicly available datasets featuring different resolutions and scenarios justify the superior performance of the proposed system against five state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: イベントベース・ビジュアル・オドメトリー(英: Event-based visual odometry)は、ニューロモルフィック(すなわち、イベントベース)カメラの特別な動作原理を活用することで、サブプロブレムの追跡とマッピングを並列に解決することを目的とした、視覚的局所マッピング(SLAM)技術の特定の分野である。 イベントデータの動作に依存した性質のため、明示的なデータアソシエーション、大きなベースラインの視点変化による特徴マッチングがほとんど確立されず、直接メソッドがより合理的な選択となる。 しかし、現在最先端の直接手法は、マッピングサブプロブレムの計算複雑性の高さと、回転中の一定の自由度(DoF)におけるカメラポーズ追跡の縮退によって制限されている。 本稿では、イベントベースのステレオビジュアル慣性オドメトリーシステムを構築し、イベントベースのステレオビジュアルオドメトリーの課題を解決する。 具体的には、マッピング操作を高速化するために、イベントの局所的ダイナミクスに応じて輪郭点をサンプリングする効率的な戦略を提案する。 また、時間的ステレオと静的ステレオを融合することにより、構造的完全性および局所的滑らか性の観点からマッピング性能を向上する。 一般的な6自由度運動のピッチとヨー成分を回復する際のカメラポーズ追跡の縮退を回避するために,IMU測定を事前積分による動作先行として導入する。 この目的のために、IMUバイアスを継続的に更新し、線形速度を予測するためのコンパクトなバックエンドを提案し、カメラポーズトラッキングの正確な動き予測を可能にする。 結果として得られるシステムは、現代の高解像度のイベントカメラとよく一致し、大規模屋外環境でのグローバルな位置決め精度が向上する。 さまざまな解像度とシナリオを備えた5つの公開データセットに対する大規模な評価は、5つの最先端手法に対する提案システムの優れたパフォーマンスを正当化する。

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