Visual Looming from Motion Field and Surface Normals

要約

従来、観察者の網膜内のオブジェクトの相対的な拡大として定義されている迫り来ることは、脅威を認識するための基本的な視覚的合図であり、衝突のないナビゲーションを達成するために使用できます。
この論文では、3D のローカル サーフェスに対する観察者の 6 自由度の動きから生じる 2D モーション フィールドから定量的に視覚的な迫り来ることを取得するための新しいソリューションを導き出します。
また、視覚的な迫り来るものと表面法線との関係も示します。
範囲を知る必要なく、オプティカル フローの空間導関数から視覚的な迫り来ることを推定する新しい方法を提示します。
シミュレーションの結果は、表面の向きのいくつかの仮定の下で迫り来るの推定が迫り来るグラウンド トゥルースに非常に近いことを示しています。
さらに、KITTI データセットの実際のデータを使用して視覚的な迫り来る結果を提示します。
メソッドの利点と制限についても説明します。

要約(オリジナル)

Looming, traditionally defined as the relative expansion of objects in the observer’s retina, is a fundamental visual cue for perception of threat and can be used to accomplish collision free navigation. In this paper we derive novel solutions for obtaining visual looming quantitatively from the 2D motion field resulting from a six-degree-of-freedom motion of an observer relative to a local surface in 3D. We also show the relationship between visual looming and surface normals. We present novel methods to estimate visual looming from spatial derivatives of optical flow without the need for knowing range. Simulation results show that estimations of looming are very close to ground truth looming under some assumptions of surface orientations. In addition, we present results of visual looming using real data from the KITTI dataset. Advantages and limitations of the methods are discussed as well.

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