論文の概要: PAPL-SLAM: Principal Axis-Anchored Monocular Point-Line SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12324v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 07:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:15.583198
• Title: PAPL-SLAM: Principal Axis-Anchored Monocular Point-Line SLAM
• Title（参考訳）: PAPL-SLAM:主軸アンカレート単分子点線SLAM
• Authors: Guanghao Li, Yu Cao, Qi Chen, Yifan Yang, Jian Pu,
• Abstract要約: 本稿では,直線構造情報の利用と直線SLAMシステムにおけるラインの最適化について述べる。 主軸に類似した方向の線を固定し、$n+2$パラメータで$n$ラインを最適化し、両方の問題を一緒に解決する。 本研究では,異なる世界仮説に容易に拡張可能なシーン構造情報について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.228993972678595
• License:
• Abstract: In point-line SLAM systems, the utilization of line structural information and the optimization of lines are two significant problems. The former is usually addressed through structural regularities, while the latter typically involves using minimal parameter representations of lines in optimization. However, separating these two steps leads to the loss of constraint information to each other. We anchor lines with similar directions to a principal axis and optimize them with $n+2$ parameters for $n$ lines, solving both problems together. Our method considers scene structural information, which can be easily extended to different world hypotheses while significantly reducing the number of line parameters to be optimized, enabling rapid and accurate mapping and tracking. To further enhance the system's robustness and avoid mismatch, we have modeled the line-axis probabilistic data association and provided the algorithm for axis creation, updating, and optimization. Additionally, considering that most real-world scenes conform to the Atlanta World hypothesis, we provide a structural line detection strategy based on vertical priors and vanishing points. Experimental results and ablation studies on various indoor and outdoor datasets demonstrate the effectiveness of our system.
• Abstract（参考訳）: 点線SLAMシステムでは、線構造情報の利用と線の最適化が2つの重要な問題である。 前者は典型的には構造規則性によって対処されるが、後者は最適化において行の最小パラメータ表現を使用するのが一般的である。 しかし、これらの2つのステップを分離すると、互いに制約情報が失われる。 主軸に類似した方向の線を固定し、$n+2$パラメータで$n$ラインを最適化し、両方の問題を一緒に解決する。 提案手法では,異なる世界仮説に容易に拡張できるシーン構造情報を考察すると同時に,最適化すべきラインパラメータの数を大幅に削減し,迅速かつ正確なマッピングと追跡を可能にする。 システムの堅牢性をさらに向上し、ミスマッチを回避するため、線形軸確率データアソシエーションをモデル化し、軸生成、更新、最適化のためのアルゴリズムを提供した。 さらに,ほとんどの実世界のシーンがアトランタ・ワールド仮説に準拠していることを考慮し,垂直の先行点と消滅点に基づく構造線検出戦略を提案する。 室内および屋外の各種データセットに対する実験結果とアブレーション研究により,本システムの有効性が示された。

関連論文リスト

• Short-Long Convolutions Help Hardware-Efficient Linear Attention to Focus on Long Sequences [60.489682735061415]
  本稿では,状態空間モデルを短時間の畳み込みに置き換えたCHELAを提案する。 提案手法の有効性を示すために,Long Range Arenaベンチマークと言語モデリングタスクについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T12:12:38Z)
• SPARE: Symmetrized Point-to-Plane Distance for Robust Non-Rigid Registration [76.40993825836222]
  本研究では,SPAREを提案する。SPAREは,非剛性登録のための対称化点-平面間距離を用いた新しい定式化である。 提案手法は, 厳密でない登録問題の精度を大幅に向上し, 比較的高い解効率を維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T15:55:04Z)
• Linear Alignment: A Closed-form Solution for Aligning Human Preferences without Tuning and Feedback [70.32795295142648]
  リニアアライメントは、言語モデルと人間の好みを1つの推論ステップで整列する新しいアルゴリズムである。 一般的な選好データセットとパーソナライズされた選好データセットの実験により、線形アライメントはLLMアライメントの性能と効率を大幅に向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T10:46:23Z)
• Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation [51.668052890249726]
  本稿では,ニューラルネットワークトレーニングを安定化(大規模)するための原理的手法として,線形アヘッドの理論解析を提案する。 最適化過程の不安定性は、しばしば損失ランドスケープの非単調性によって引き起こされるものであり、非拡張作用素の理論を活用することによって線型性がいかに役立つかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T12:45:12Z)
• IDLS: Inverse Depth Line based Visual-Inertial SLAM [9.38589798999922]
  Inverse Depth Line SLAM (IDLS) を提案する。 IDLSは、複数の知覚的整合性データセットで広く評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T20:53:05Z)
• Structure PLP-SLAM: Efficient Sparse Mapping and Localization using Point, Line and Plane for Monocular, RGB-D and Stereo Cameras [13.693353009049773]
  本稿では,PPRモジュールを組み込んだ高機能カメラローカライゼーションを実現するために,ポイント・ライン・クラウドを用いた視界SLAMシステムを提案する。 再構成された線や平面上での複数の実行時最適化を提案することにより,幾何的プリミティブをスケールのあいまいさで再構築するという課題に対処する。 その結果,提案したSLAMはセマンティック機能をしっかりと組み込んで,トラッキングとバックエンドの最適化を強化していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T09:05:35Z)
• LOF: Structure-Aware Line Tracking based on Optical Flow [8.856222186351445]
  光フロー(LOF)に基づく構造認識ライントラッキングアルゴリズムを提案する。 提案するLOFは, ライントラッキング精度, 堅牢性, 効率において, 最先端性能より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-17T11:09:11Z)
• What can linear interpolation of neural network loss landscapes tell us? [11.753360538833139]
  ロスランドスケープは、人間が理解しやすい方法で可視化することが非常に難しいことで知られています。 この問題に対処する一般的な方法は、ランドスケープの線形スライスをプロットすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T11:54:04Z)
• JUMBO: Scalable Multi-task Bayesian Optimization using Offline Data [86.8949732640035]
  追加データをクエリすることで制限をサイドステップするMBOアルゴリズムであるJUMBOを提案する。 GP-UCBに類似した条件下では, 応答が得られないことを示す。 実世界の2つの最適化問題に対する既存手法に対する性能改善を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T05:03:38Z)
• Pushing the Envelope of Rotation Averaging for Visual SLAM [69.7375052440794]
  視覚SLAMシステムのための新しい最適化バックボーンを提案する。 従来の単分子SLAMシステムの精度, 効率, 堅牢性を向上させるために, 平均化を活用している。 我々のアプローチは、公開ベンチマークの最先端技術に対して、同等の精度で最大10倍高速に表示することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T18:02:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。