論文の概要: Event-Based Visual Teach-and-Repeat via Fast Fourier-Domain Cross-Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17287v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 23:53:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.200856
• Title: Event-Based Visual Teach-and-Repeat via Fast Fourier-Domain Cross-Correlation
• Title（参考訳）: Fast Fourier-Domain Cross-Correlationによるイベントベースビジュアルティーチ・アンド・リピート
• Authors: Gokul B. Nair, Alejandro Fontan, Michael Milford, Tobias Fischer,
• Abstract要約: 本稿では,最初のイベントカメラを用いた視覚指導・再生システムを提案する。 本研究では,イベントストリームマッチング問題を計算効率の良い空間乗算に変換する周波数領域相互相関フレームワークを開発した。 Prophesee EVK4 HDイベントカメラをAgileX Scout Miniロボットに搭載した実験では、自律走行が成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.46888249268445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual teach-and-repeat navigation enables robots to autonomously traverse previously demonstrated paths by comparing current sensory input with recorded trajectories. However, conventional frame-based cameras fundamentally limit system responsiveness: their fixed frame rates (typically 30-60 Hz) create inherent latency between environmental changes and control responses. Here we present the first event-camera-based visual teach-and-repeat system. To achieve this, we develop a frequency-domain cross-correlation framework that transforms the event stream matching problem into computationally efficient Fourier space multiplications, capable of exceeding 300Hz processing rates, an order of magnitude faster than frame-based approaches. By exploiting the binary nature of event frames and applying image compression techniques, we further enhance the computational speed of the cross-correlation process without sacrificing localization accuracy. Extensive experiments using a Prophesee EVK4 HD event camera mounted on an AgileX Scout Mini robot demonstrate successful autonomous navigation across 4000+ meters of indoor and outdoor trajectories. Our system achieves ATEs below 24 cm while maintaining consistent high-frequency control updates. Our evaluations show that our approach achieves substantially higher update rates compared to conventional frame-based systems, underscoring the practical viability of event-based perception for real-time robotic navigation.
• Abstract（参考訳）: 視覚的な教示と繰り返しのナビゲーションにより、ロボットは、現在の感覚入力と記録された軌跡を比較することで、事前に実証された経路を自律的に走行することができる。 固定フレームレート(典型的には30-60Hz)は、環境変化と制御応答の間に固有のレイテンシを生み出す。 ここでは,イベントカメラを用いた視覚指導・更新システムについて紹介する。 そこで我々は,イベントストリームマッチング問題を計算効率のよいフーリエ空間乗算に変換する周波数領域相互相関フレームワークを開発し,300Hz以上の処理速度,フレームベースアプローチよりも桁違いに高速な処理速度を実現する。 イベントフレームのバイナリ特性を活用し、画像圧縮技術を適用することにより、ローカライズ精度を犠牲にすることなく、クロスコリレーションプロセスの計算速度をさらに向上する。 AgileX Scout Miniロボットに搭載されたProphesee EVK4 HDイベントカメラを用いた大規模な実験では、4000m以上の屋内および屋外の軌道で自律走行に成功した。 本システムでは,一貫した高周波制御更新を維持しながら,24cm未満のATEを達成している。 提案手法は,従来のフレームベースシステムに比べて大幅に高い更新率を達成し,リアルタイムロボットナビゲーションにおけるイベントベース認識の実践的実現可能性を示している。

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