論文の概要: ADUGS-VINS: Generalized Visual-Inertial Odometry for Robust Navigation in Highly Dynamic and Complex Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19289v3
• Date: Mon, 03 Mar 2025 07:18:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:05:00.069528
• Title: ADUGS-VINS: Generalized Visual-Inertial Odometry for Robust Navigation in Highly Dynamic and Complex Environments
• Title（参考訳）: ADUGS-VINS:高ダイナミック・複雑環境におけるロバストナビゲーションのための汎用ビジュアル慣性オドメトリー
• Authors: Rui Zhou, Jingbin Liu, Junbin Xie, Jianyu Zhang, Yingze Hu, Jiele Zhao,
• Abstract要約: ADUGS-VINSを導入し,拡張SORTアルゴリズムと高速化可能な基礎モデルをVIOに統合する。 提案手法は,様々な場面を表現した複数の公開データセットを用いて評価し,多様な動的オブジェクトを含む実世界のシナリオで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.07379964916809
• License:
• Abstract: Visual-inertial odometry (VIO) is widely used in various fields, such as robots, drones, and autonomous vehicles. However, real-world scenes often feature dynamic objects, compromising the accuracy of VIO. The diversity and partial occlusion of these objects present a tough challenge for existing dynamic VIO methods. To tackle this challenge, we introduce ADUGS-VINS, which integrates an enhanced SORT algorithm along with a promptable foundation model into VIO, thereby improving pose estimation accuracy in environments with diverse dynamic objects and frequent occlusions. We evaluated our proposed method using multiple public datasets representing various scenes, as well as in a real-world scenario involving diverse dynamic objects. The experimental results demonstrate that our proposed method performs impressively in multiple scenarios, outperforming other state-of-the-art methods. This highlights its remarkable generalization and adaptability in diverse dynamic environments, showcasing its potential to handle various dynamic objects in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 視覚慣性オドメトリー(VIO)は、ロボット、ドローン、自動運転車などの様々な分野で広く使われている。 しかし、現実のシーンは、しばしば動的オブジェクトを特徴とし、VIOの精度を損なう。 これらの対象の多様性と部分閉塞は、既存の動的VIO法にとって難しい課題である。 この課題に対処するために,拡張SORTアルゴリズムとプロンプト可能な基礎モデルを統合したADUGS-VINSを導入し,多様な動的オブジェクトと頻繁なオクルージョンを持つ環境におけるポーズ推定精度を向上させる。 提案手法は,様々な場面を表わす複数の公開データセットを用いて評価し,多様な動的オブジェクトを含む現実シナリオで評価した。 実験の結果,提案手法は複数のシナリオにおいて優れた性能を示し,他の最先端手法よりも優れていた。 これは、様々な動的環境における顕著な一般化と適応性を強調し、実用的なアプリケーションで様々な動的オブジェクトを扱う可能性を示している。

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