論文の概要: Minimal Solvers for Full-DoF Motion Estimation from Asynchronous Differential SfM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09218v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 08:51:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.846054
• Title: Minimal Solvers for Full-DoF Motion Estimation from Asynchronous Differential SfM
• Title（参考訳）: Asynchronous Differential SfMによるフルDoF動作推定のための最小解法
• Authors: Shuo Pan, Banglei Guan, Bin Li, Zhenbao Yu, Zibin Liu, Zi Wang, Yang Shang, Qifeng Yu,
• Abstract要約: イベントカメラは情報に対するインテリジェントな認識と視覚運動推定の新しいパラダイムを導入した。 彼らの非同期データストリームは、従来の同期フレームベースのアルゴリズムに重大な課題をもたらす。 本稿では,非同期フローから直接自由度(DoF)を推定するための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.16125315820671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a bio-inspired intelligent sensor, event cameras have introduced a new paradigm in the intelligent perception of spatiotemporal information and visual motion estimation, characterized by their high temporal resolution, low latency, and minimal power consumption. However, their asynchronous data streams present significant challenges to traditional synchronous, frame-based algorithms. To address these challenges, this paper presents a novel framework for full degree of freedom (DoF) egomotion estimation directly from asynchronous optical flow, specifically targeting the joint recovery of angular and linear velocities. We decouple the differential epipolar constraint into distinct angular and linear velocity components, and derive its formulation for asynchronous data. Based on this formulation, an optimization algorithm is developed that enables full-DoF egomotion estimation leveraging at least five points. Furthermore, by applying a first-order approximation to rotational dynamics, we transform the constraint equations into a polynomial form, resulting in the first algebraic minimal 5-point solver for this formulation. To ensure real-time performance in high-speed scenarios, we additionally propose an accelerated solver achieved by truncating high-order angular velocity terms. Extensive evaluations on both synthetic and real-world datasets demonstrate that the asynchronous approach outperforms traditional synchronous methods, particularly in its accuracy and robustness to spatiotemporal noise. We believe that this work establishes a critical foundation for efficient and accurate continuous-time motion estimation in high-speed robotics applications.
• Abstract（参考訳）: バイオインスパイアされたインテリジェントセンサーとして、イベントカメラは、時空間情報に対するインテリジェントな認識と、その高時間分解能、低レイテンシ、最小消費電力を特徴とする視覚運動推定の新しいパラダイムを導入した。 しかし、彼らの非同期データストリームは、従来の同期フレームベースのアルゴリズムに重大な課題をもたらす。 これらの課題に対処するため,本研究では,非同期光流から直接自由度(DoF)の運動推定を行う新しいフレームワークを提案する。 微分極性制約を異なる角速度成分と線形速度成分に分離し、非同期データに対する定式化を導出する。 この定式化に基づいて,少なくとも5つの点を利用するフルDoFエゴモーション推定を可能にする最適化アルゴリズムを開発した。 さらに、回転力学に一階近似を適用することにより、制約方程式を多項式形式に変換することにより、この定式化のための最初の代数的最小5点解法が得られる。 高速シナリオにおけるリアルタイム性能を確保するため,高次角速度項をトラストする高速化解法を提案する。 合成と実世界の両方のデータセットに対する広範囲な評価は、非同期アプローチが従来の同期手法、特に時空間雑音に対する正確性と堅牢性より優れていることを示している。 この研究は、高速ロボット工学応用における効率的かつ正確な連続時間運動推定のための重要な基礎を確立していると信じている。

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