An Event-based Algorithm for Simultaneous 6-DOF Camera Pose Tracking and Mapping

要約

通常のカメラと比較して、ダイナミック ビジョン センサーまたはイベント カメラは、各ピクセル位置の強度の変化に基づいて、コンパクトなビジュアル データを非同期に出力できます。
この論文では、現在の画像ベースのSLAM技術をこれらの新しいセンサーに適用することを研究しています。
この目的のために、適応的に選択されたイベント ウィンドウ内の情報が処理され、動き補償された画像が形成されます。
次に、これらの画像を使用してシーンを再構成し、カメラの 6-DOF ポーズを推定します。
また、イベントのみのパイプラインの慣性バージョンを提案して、その機能を評価します。
提案されたアルゴリズムのさまざまな構成の結果を、公開されている 2 つのイベント データセットのシーケンスのグラウンド トゥルースと比較します。
また、提案されたイベント慣性パイプラインの結果を最新技術と比較し、マップ推定が信頼できる場合、同等またはより正確な結果を生成できることを示します。

要約(オリジナル)

Compared to regular cameras, Dynamic Vision Sensors or Event Cameras can output compact visual data based on a change in the intensity in each pixel location asynchronously. In this paper, we study the application of current image-based SLAM techniques to these novel sensors. To this end, the information in adaptively selected event windows is processed to form motion-compensated images. These images are then used to reconstruct the scene and estimate the 6-DOF pose of the camera. We also propose an inertial version of the event-only pipeline to assess its capabilities. We compare the results of different configurations of the proposed algorithm against the ground truth for sequences of two publicly available event datasets. We also compare the results of the proposed event-inertial pipeline with the state-of-the-art and show it can produce comparable or more accurate results provided the map estimate is reliable.

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