論文の概要: ForestVO: Enhancing Visual Odometry in Forest Environments through ForestGlue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01261v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 00:20:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:19:36.642771
• Title: ForestVO: Enhancing Visual Odometry in Forest Environments through ForestGlue
• Title（参考訳）: ForestVO:フォレストグラウトを通した森林環境における視覚オドメトリーの強化
• Authors: Thomas Pritchard, Saifullah Ijaz, Ronald Clark, Basaran Bahadir Kocer,
• Abstract要約: 我々は4つの構成でSuperPoint特徴検出器を強化したForestGlueを紹介する。 特徴マッチングには、合成森林データで再訓練したLightGlueまたはSuperGlueを用いる。 フレーム間のマッチング2次元画素座標を用いて相対カメラのポーズを推定するフォレストVOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.382183004888715
• License:
• Abstract: Recent advancements in visual odometry systems have improved autonomous navigation; however, challenges persist in complex environments like forests, where dense foliage, variable lighting, and repetitive textures compromise feature correspondence accuracy. To address these challenges, we introduce ForestGlue, enhancing the SuperPoint feature detector through four configurations - grayscale, RGB, RGB-D, and stereo-vision - optimised for various sensing modalities. For feature matching, we employ LightGlue or SuperGlue, retrained with synthetic forest data. ForestGlue achieves comparable pose estimation accuracy to baseline models but requires only 512 keypoints - just 25% of the baseline's 2048 - to reach an LO-RANSAC AUC score of 0.745 at a 10{\deg} threshold. With only a quarter of keypoints needed, ForestGlue significantly reduces computational overhead, demonstrating effectiveness in dynamic forest environments, and making it suitable for real-time deployment on resource-constrained platforms. By combining ForestGlue with a transformer-based pose estimation model, we propose ForestVO, which estimates relative camera poses using matched 2D pixel coordinates between frames. On challenging TartanAir forest sequences, ForestVO achieves an average relative pose error (RPE) of 1.09 m and a kitti_score of 2.33%, outperforming direct-based methods like DSO by 40% in dynamic scenes. Despite using only 10% of the dataset for training, ForestVO maintains competitive performance with TartanVO while being a significantly lighter model. This work establishes an end-to-end deep learning pipeline specifically tailored for visual odometry in forested environments, leveraging forest-specific training data to optimise feature correspondence and pose estimation, thereby enhancing the accuracy and robustness of autonomous navigation systems.
• Abstract（参考訳）: 視覚計測システムの最近の進歩は、自律的なナビゲーションを改善しているが、高密度の葉、可変照明、反復的なテクスチャが特徴の対応精度を損なう森林のような複雑な環境では、課題が続いている。 このような課題に対処するため,我々はForestGlueを導入し,グレースケール,RGB,RGB-D,ステレオビジョンの4つの構成でSuperPoint機能検出機能を強化した。 特徴マッチングには、合成森林データで再訓練したLightGlueまたはSuperGlueを用いる。 ForestGlueはベースラインモデルに匹敵するポーズ推定精度を達成しているが、10{\deg}しきい値でLO-RANSAC AUCスコア0.745に達するためには、2048年のベースラインの25%の512キーポイントしか必要としない。 必要なキーポイントの4分の1しか必要とせず、ForestGlueは計算オーバーヘッドを大幅に削減し、動的森林環境における有効性を実証し、リソース制約のあるプラットフォーム上でのリアルタイムデプロイメントに適している。 ForestGlueと変圧器を用いたポーズ推定モデルを組み合わせることで、フレーム間のマッチング2次元画素座標を用いて相対カメラのポーズを推定するフォレストVOを提案する。 挑戦的なタータンエアの森林配列では、フォレストVOは平均相対的なポーズ誤差(RPE)が1.09m、kiti_scoreが2.33%に達し、ダイナミックなシーンではDSOのような直接的手法よりも40%向上している。 ForestVOはトレーニングにデータセットの10%しか使用していないが、より軽量なモデルであると同時に、TartanVOと競合するパフォーマンスを維持している。 本研究は、森林環境における視覚計測に適したエンドツーエンドのディープラーニングパイプラインを構築し、森林固有のトレーニングデータを活用して特徴対応の最適化と推定を行い、自律ナビゲーションシステムの精度と堅牢性を向上させる。

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