論文の概要: Event-based SLAM Benchmark for High-Speed Maneuvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24033v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 04:36:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.738923
• Title: Event-based SLAM Benchmark for High-Speed Maneuvers
• Title（参考訳）: 高速マニピュレータのためのイベントベースSLAMベンチマーク
• Authors: Sheng Zhong, Junkai Niu, Guillermo Gallego, Kaizhen Sun, Yang Yi, Zhiqiang Miao, Dewen Hu, Yaonan Wang, Davide Scaramuzza, Yi Zhou,
• Abstract要約: イベントベースのカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、独立して、マイクロ秒の解像度で明るさの変化に非同期に反応する。 既存のイベントベースのアプローチは、高速操作による動きのぼかしを緩和することに成功したが、多くの制限に悩まされた。 イベントベースの状態推定のためのベンチマークフレームワークであるEvSLAMを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.148886127117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based cameras are bio-inspired sensors with pixels that independently and asynchronously respond to brightness changes at microsecond resolution, offering the potential to handle visual tasks in high-speed maneuvering scenarios. Existing event-based approaches, although successful in mitigating motion blur caused by high-speed maneuvers, suffer from many limitations. Some of them highlight a success of pose tracking for a fronto-parallel fast shaking camera closed to the structure, while others assume pure (optionally aggressive) three-degree-of-freedom rotations. The former requires persistent local map visibility within the field of view (FOV), whereas the latter fails to generalize to six-degree-of-freedom (6-DoF) motions where both linear and angular velocities may be large. Consequently, current successes do not fully demonstrate that event-based state estimation under arbitrary aggressive maneuvers is a fully solved problem. To quantitatively assess the extent to which the potential of event cameras has been unlocked, we conduct a thorough analysis of state-of-the-art (SOTA) event-based visual odometry (VO)/visual-inertial odometry (VIO) methods and report shortcomings in current public datasets. Furthermore, we introduce a benchmarking framework for event-based state estimation, called EvSLAM, characterized by sufficient variation in data collection platforms, diverse extreme lighting scenarios, and a wide scope of challenging motion patterns under a clear and rigorous definition of high-speed maneuvers for mobile robots, along with a novel evaluation metric designed to fairly assess the operational limits of event-based solutions. This framework benchmarks state-of-the-art methods, yielding insights into optimal architectures and persistent challenges.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、独立してマイクロ秒の解像度で明るさの変化に非同期に反応する。 既存のイベントベースのアプローチは、高速操作による動きのぼかしを緩和することに成功したが、多くの制限に悩まされた。 そのうちのいくつかは、構造に閉じたフロントパラレルの高速揺動カメラのポーズトラッキングの成功を強調し、一方、純粋な(任意に攻撃的な)3自由度回転を前提としている。 前者は視野内(FOV)内で永続的な局所地図視認性を必要とするが、後者は直線速度と角速度の両方が大きい6自由度(6-DoF)運動に一般化できない。 したがって、現在の成功は、任意の攻撃的操作による事象ベースの状態推定が完全に解決された問題であることを示すものではない。 イベントカメラがアンロックされた可能性の程度を定量的に評価するために、我々は、現在公開されているデータセットの欠点を報告するVO/visual-inertial odometry(VIO)手法を徹底的に分析する。 さらに、イベントベースの状態推定のためのベンチマークフレームワーク、EvSLAMを導入し、イベントベースのソリューションの動作限界を正確に評価する新しい評価指標とともに、データ収集プラットフォーム、多様な極端な照明シナリオ、モバイルロボットの高速操作を明確にかつ厳密な定義の下での挑戦的な動作パターンの幅広い範囲を特徴付ける。 このフレームワークは最先端の手法をベンチマークし、最適なアーキテクチャと永続的な課題に関する洞察を得る。

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