論文の概要: Event-based vision for egomotion estimation using precise event timing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11554v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 15:41:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:20:06.877217
- Title: Event-based vision for egomotion estimation using precise event timing
- Title（参考訳）: 正確なイベントタイミングを用いた行動推定のためのイベントベースビジョン
- Authors: Hugh Greatorex, Michele Mastella, Madison Cotteret, Ole Richter, Elisabetta Chicca,
- Abstract要約: エゴモーション推定は、自律ナビゲーションやロボット工学といった応用に不可欠である。
慣性センサーに依存する従来の方法は、外部条件に敏感である。
視覚ベースの手法は、シーンで変化が認識されたときにのみデータをキャプチャすることで、効率的な代替手段を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6262316762195913
- License:
- Abstract: Egomotion estimation is crucial for applications such as autonomous navigation and robotics, where accurate and real-time motion tracking is required. However, traditional methods relying on inertial sensors are highly sensitive to external conditions, and suffer from drifts leading to large inaccuracies over long distances. Vision-based methods, particularly those utilising event-based vision sensors, provide an efficient alternative by capturing data only when changes are perceived in the scene. This approach minimises power consumption while delivering high-speed, low-latency feedback. In this work, we propose a fully event-based pipeline for egomotion estimation that processes the event stream directly within the event-based domain. This method eliminates the need for frame-based intermediaries, allowing for low-latency and energy-efficient motion estimation. We construct a shallow spiking neural network using a synaptic gating mechanism to convert precise event timing into bursts of spikes. These spikes encode local optical flow velocities, and the network provides an event-based readout of egomotion. We evaluate the network's performance on a dedicated chip, demonstrating strong potential for low-latency, low-power motion estimation. Additionally, simulations of larger networks show that the system achieves state-of-the-art accuracy in egomotion estimation tasks with event-based cameras, making it a promising solution for real-time, power-constrained robotics applications.
- Abstract（参考訳）: エゴモーション推定は、正確かつリアルタイムなモーショントラッキングが必要な自律ナビゲーションやロボット工学のようなアプリケーションに不可欠である。
しかし、慣性センサーに依存する従来の手法は外部の条件に非常に敏感であり、長距離で大きな不正確性を引き起こすドリフトに悩まされている。
視覚ベースの方法、特にイベントベースの視覚センサを利用するものは、シーンで変化が認識された場合にのみデータをキャプチャすることで、効率的な代替手段を提供する。
このアプローチは、高速で低レイテンシなフィードバックを提供しながら、消費電力を最小化する。
本研究では,イベントストリームを直接イベントベースドメイン内で処理するイベントストリーム推定のための,完全なイベントベースパイプラインを提案する。
この手法はフレームベースの中間体の必要性を排除し、低レイテンシでエネルギー効率の良い動き推定を可能にする。
シナプスゲーティング機構を用いて浅層スパイクニューラルネットワークを構築し,正確なイベントタイミングをスパイクのバーストに変換する。
これらのスパイクは局所的な光流速度を符号化し、ネットワークはイベントベースのエゴモーションの読み出しを提供する。
専用チップ上でのネットワーク性能を評価し,低レイテンシ,低消費電力動作推定に強い可能性を示す。
さらに,大規模ネットワークのシミュレーションにより,イベントベースカメラを用いた移動推定タスクにおける最先端の精度を実現し,リアルタイム・電力制約型ロボット工学応用に有望なソリューションであることを示す。
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