要約
モーションデブラーリングは、多くのビジョンベースのロボットアプリケーションにおいて重要な不等間隔問題である。最近提案されたイベントベースダブルインテグラル（EDI）は、イベントカメラによるデブラーリング問題を解決し、高フレームレートでクリアな画像を生成するための理論的枠組みを提供します。しかし、オリジナルのEDIは主にオフライン計算のために設計されており、多くのロボットアプリケーションにおけるリアルタイム要件をサポートしていません。本論文では、実際に使用される物理ロボットプラットフォームで一般的なシングルコアCPUデバイス上でリアルタイムのオンライン計算を実現できるEDIを効率的に実装した高速EDIを提案する。実験では、本方式は、様々な厳しい照明条件下で、1秒間に1300万イベントという高いイベントレートを扱うことができます。また、ローカライゼーション、ビジュアルタグ検出、特徴マッチングなど、複数のダウンストリームリアルタイムアプリケーションでその効果を実証しています。
要約(オリジナル)
Motion deblurring is a critical ill-posed problem that is important in many vision-based robotics applications. The recently proposed event-based double integral (EDI) provides a theoretical framework for solving the deblurring problem with the event camera and generating clear images at high frame-rate. However, the original EDI is mainly designed for offline computation and does not support real-time requirement in many robotics applications. In this paper, we propose the fast EDI, an efficient implementation of EDI that can achieve real-time online computation on single-core CPU devices, which is common for physical robotic platforms used in practice. In experiments, our method can handle event rates at as high as 13 million event per second in a wide variety of challenging lighting conditions. We demonstrate the benefit on multiple downstream real-time applications, including localization, visual tag detection, and feature matching.
arxiv情報
| 著者 | Shijie Lin,Yingqiang Zhang,Dongyue Huang,Bin Zhou,Xiaowei Luo,Jia Pan |
| 発行日 | 2023-05-10 06:34:19+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |