論文の概要: SMF-VO: Direct Ego-Motion Estimation via Sparse Motion Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09072v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.397221
• Title: SMF-VO: Direct Ego-Motion Estimation via Sparse Motion Fields
• Title（参考訳）: SMF-VO:スパース運動場による直接エゴ運動推定
• Authors: Sangheon Yang, Yeongin Yoon, Hong Mo Jung, Jongwoo Lim,
• Abstract要約: 本稿では,Sparse Motion Field Visual Odometry (SMF-VO)を紹介した。 提案手法では,視線速度と視線速度を直接推定し,明示的なポーズ推定や高価なランドマーク追跡の必要性を回避している。 我々の研究は、従来の方法に代わるスケーラブルで効率的な代替手段を確立し、モバイルロボティクスやウェアラブルデバイスに非常に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.710825549574638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional Visual Odometry (VO) and Visual Inertial Odometry (VIO) methods rely on a 'pose-centric' paradigm, which computes absolute camera poses from the local map thus requires large-scale landmark maintenance and continuous map optimization. This approach is computationally expensive, limiting their real-time performance on resource-constrained devices. To overcome these limitations, we introduce Sparse Motion Field Visual Odometry (SMF-VO), a lightweight, 'motion-centric' framework. Our approach directly estimates instantaneous linear and angular velocity from sparse optical flow, bypassing the need for explicit pose estimation or expensive landmark tracking. We also employed a generalized 3D ray-based motion field formulation that works accurately with various camera models, including wide-field-of-view lenses. SMF-VO demonstrates superior efficiency and competitive accuracy on benchmark datasets, achieving over 100 FPS on a Raspberry Pi 5 using only a CPU. Our work establishes a scalable and efficient alternative to conventional methods, making it highly suitable for mobile robotics and wearable devices.
• Abstract（参考訳）: 従来のVisual Odometry (VO) と Visual Inertial Odometry (VIO) の手法は、ローカルマップから絶対的なカメラポーズを計算し、大規模なランドマークの維持と連続したマップの最適化を必要とする。 このアプローチは計算コストが高く、リソース制約のあるデバイス上でのリアルタイムパフォーマンスを制限している。 これらの制限を克服するために、軽量な「モーション中心」フレームワークであるSparse Motion Field Visual Odometry (SMF-VO)を導入する。 提案手法では,視線速度と視線速度を直接推定し,明示的なポーズ推定や高価なランドマーク追跡の必要性を回避している。 また、広視野レンズを含む様々なカメラモデルで正確に機能する、一般化された3D線ベースの運動場定式化も導入した。 SMF-VOはベンチマークデータセットに対して優れた効率性と競合精度を示し、CPUのみを使用してRaspberry Pi 5上で100 FPS以上を達成している。 我々の研究は、従来の方法に代わるスケーラブルで効率的な代替手段を確立し、モバイルロボティクスやウェアラブルデバイスに非常に適している。

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