論文の概要: EROAM: Event-based Camera Rotational Odometry and Mapping in Real-time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11004v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 08:50:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:27:26.539580
• Title: EROAM: Event-based Camera Rotational Odometry and Mapping in Real-time
• Title（参考訳）: EROAM:イベントベースのカメラ回転オドメトリーとリアルタイムマッピング
• Authors: Wanli Xing, Shijie Lin, Linhan Yang, Zeqing Zhang, Yanjun Du, Maolin Lei, Yipeng Pan, Jia Pan,
• Abstract要約: EROAMは、リアルタイムで正確なカメラ推定を実現する、イベントベースの回転計測とマッピングシステムである。 EROAMは, 精度, 堅牢性, 計算効率において, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.989905816510698
• License:
• Abstract: This paper presents EROAM, a novel event-based rotational odometry and mapping system that achieves real-time, accurate camera rotation estimation. Unlike existing approaches that rely on event generation models or contrast maximization, EROAM employs a spherical event representation by projecting events onto a unit sphere and introduces Event Spherical Iterative Closest Point (ES-ICP), a novel geometric optimization framework designed specifically for event camera data. The spherical representation simplifies rotational motion formulation while enabling continuous mapping for enhanced spatial resolution. Combined with parallel point-to-line optimization, EROAM achieves efficient computation without compromising accuracy. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets show that EROAM significantly outperforms state-of-the-art methods in terms of accuracy, robustness, and computational efficiency. Our method maintains consistent performance under challenging conditions, including high angular velocities and extended sequences, where other methods often fail or show significant drift. Additionally, EROAM produces high-quality panoramic reconstructions with preserved fine structural details.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リアルタイムかつ正確なカメラ回転推定を実現するイベントベース回転計測・マッピングシステムであるEROAMを提案する。 イベント生成モデルやコントラストの最大化に依存する既存のアプローチとは異なり、EROAMでは、イベントを単位球に投影することで球面イベント表現を採用し、イベントカメラデータに特化した新しい幾何最適化フレームワークであるイベント球面反復クローズトポイント(ES-ICP)を導入している。 球面表現は、空間分解能の向上のための連続写像を可能にしながら、回転運動の定式化を単純化する。 EROAMは並列ポイント・ツー・ライン最適化と組み合わせて、精度を損なうことなく効率的な計算を実現する。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験により、EROAMは精度、堅牢性、計算効率の点で最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。 提案手法は,高い角速度と拡張シーケンスを含む,困難な条件下での一貫した性能を維持している。 さらにEROAMは、微細な構造を保存した高品質なパノラマ再構築を行う。

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