Brain-Inspired Visual Odometry: Balancing Speed and Interpretability through a System of Systems Approach

要約

この研究では、自律ナビゲーションとロボット工学の分野で極めて重要な側面であるビジュアル オドメトリ (VO) システムの解釈可能性を維持しながら、速度と精度のバランスをとるという重要な課題に取り組みます。
従来の VO システムは、多くの場合、計算速度と姿勢推定の精度の間でトレードオフに直面します。
この問題に取り組むために、当社は従来の VO 方式と特別にカスタマイズされた完全接続ネットワーク (FCN) を相乗的に組み合わせる革新的なシステムを導入しました。
私たちのシステムは、FCN 内で各自由度を独立して処理するアプローチがユニークであり、解釈可能性を高めるために因果推論に重点を置いています。
これにより、さまざまな自由度にわたって相対姿勢誤差 (RPE) を詳細かつ正確に評価できるようになり、さまざまな環境におけるパラメータの変動や動きのダイナミクスをより包括的に理解できるようになります。
特に、当社のシステムは、精度を損なうことなく処理速度が大幅に向上していることがわかります。
特定のシナリオでは、二乗平均平方根誤差 (RMSE) を最大 5% 削減することができ、VO 研究において長い間制限となっていた速度と精度の間のギャップを効果的に埋める能力を示しています。
この進歩は、リアルタイム ナビゲーションやロボット システムにおける幅広いアプリケーションを備えた、より効率的で信頼性の高い VO システムの開発における重要な前進を表しています。

要約(オリジナル)

In this study, we address the critical challenge of balancing speed and accuracy while maintaining interpretablity in visual odometry (VO) systems, a pivotal aspect in the field of autonomous navigation and robotics. Traditional VO systems often face a trade-off between computational speed and the precision of pose estimation. To tackle this issue, we introduce an innovative system that synergistically combines traditional VO methods with a specifically tailored fully connected network (FCN). Our system is unique in its approach to handle each degree of freedom independently within the FCN, placing a strong emphasis on causal inference to enhance interpretability. This allows for a detailed and accurate assessment of relative pose error (RPE) across various degrees of freedom, providing a more comprehensive understanding of parameter variations and movement dynamics in different environments. Notably, our system demonstrates a remarkable improvement in processing speed without compromising accuracy. In certain scenarios, it achieves up to a 5% reduction in Root Mean Square Error (RMSE), showcasing its ability to effectively bridge the gap between speed and accuracy that has long been a limitation in VO research. This advancement represents a significant step forward in developing more efficient and reliable VO systems, with wide-ranging applications in real-time navigation and robotic systems.

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