Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enabling Robust, Real-Time Verification of Vision-Based Navigation through View Synthesis

論文の概要: Enabling Robust, Real-Time Verification of Vision-Based Navigation through View Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02993v1
Date: Tue, 01 Jul 2025 19:47:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.508303
Title: Enabling Robust, Real-Time Verification of Vision-Based Navigation through View Synthesis
Title（参考訳）: ビュー合成による視覚ナビゲーションのロバストな実時間検証
Authors: Marius Neuhalfen, Jonathan Grzymisch, Manuel Sanchez-Gestido,
Abstract要約: VISY-REVEはビジョンベースナビゲーションのための画像処理アルゴリズムを検証する新しいパイプラインである。本稿では,新しいポーズで合成されたビューを用いて,画像データセットをリアルタイムで拡張する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work introduces VISY-REVE: a novel pipeline to validate image processing algorithms for Vision-Based Navigation. Traditional validation methods such as synthetic rendering or robotic testbed acquisition suffer from difficult setup and slow runtime. Instead, we propose augmenting image datasets in real-time with synthesized views at novel poses. This approach creates continuous trajectories from sparse, pre-existing datasets in open or closed-loop. In addition, we introduce a new distance metric between camera poses, the Boresight Deviation Distance, which is better suited for view synthesis than existing metrics. Using it, a method for increasing the density of image datasets is developed.
Abstract（参考訳）: この研究は、視覚ベースのナビゲーションのための画像処理アルゴリズムを検証する新しいパイプラインであるVISY-REVEを紹介する。合成レンダリングやロボットテストベッドの取得といった従来の検証方法は、セットアップが難しく、実行が遅い。代わりに、新しいポーズで合成されたビューを用いて、画像データセットをリアルタイムで拡張する手法を提案する。このアプローチは、オープンループまたはクローズループで、スパースで既存のデータセットから連続的なトラジェクトリを生成する。さらに,カメラポーズ間の距離距離の新たな指標であるボレスト偏差距離(Boresight Deviation Distance)を導入する。これを用いて,画像データセットの密度を増大させる手法を開発した。

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