Stereo Event-based Visual-Inertial Odometry

要約

イベントベースのカメラは、標準の強度フレームを提供するのではなく、ピクセルが独立して動作し、マイクロ秒の解像度で明るさの変化に非同期的に応答する新しいタイプのビジョン センサーです。
従来のカメラと比較して、イベントベースのカメラは遅延が低く、モーション ブラーがなく、ダイナミック レンジ (HDR) が高いため、ロボットがいくつかの困難なシーンに対処できる可能性があります。
エラー状態カルマン フィルター (ESKF) に基づいたステレオ イベントベース カメラの視覚慣性オドメトリを提案します。
ビジュアル モジュールは、半密 3D マップから 2D 画像へのエッジの位置合わせに基づいてポーズを更新し、IMU モジュールはメディアン積分によってポーズを更新します。
一般的な 6-DoF モーションを使用して公開データセットでメソッドを評価し、結果をグラウンド トゥルースと比較します。
私たちが提案したパイプラインは、標準的な CPU (低解像度カメラ) でリアルタイムで実行しながら、ステレオ イベントベースのカメラの最先端のビジュアル オドメトリの結果よりも精度が向上していることを示します。
私たちの知る限り、これはステレオ イベントベースのカメラ用に初めて公開された視覚慣性オドメトリです。

要約(オリジナル)

Event-based cameras are new type vision sensors whose pixels work independently and respond asynchronously to brightness change with microsecond resolution, instead of providing standard intensity frames. Compared with traditional cameras, event-based cameras have low latency, no motion blur, and high dynamic range (HDR), which provide possibilities for robots to deal with some challenging scenes. We propose a visual-inertial odometry for stereo event-based cameras based on Error-State Kalman Filter (ESKF). The visual module updates the pose relies on the edge alignment of a semi-dense 3D map to a 2D image, and the IMU module updates pose by median integral. We evaluate our method on public datasets with general 6-DoF motion and compare the results against ground truth. We show that our proposed pipeline provides improved accuracy over the result of the state-of-the-art visual odometry for stereo event-based cameras, while running in real-time on a standard CPU (low-resolution cameras). To the best of our knowledge, this is the first published visual-inertial odometry for stereo event-based cameras.

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