Investigation of the Challenges of Underwater-Visual-Monocular-SLAM

要約

この論文では、水中ロボットのための単眼視覚同時位置特定およびマッピング (vSLAM) 手法の課題に関する包括的な調査を紹介します。
過去 10 年間で視覚データを利用した状態推定手法は大幅に進歩しましたが、ほとんどの評価は制御された屋内および都市環境に限定されており、そこでは印象的なパフォーマンスが実証されました。
ただし、これらの技術は、水と光の条件、ロボットの経路、深さなどの要因がアルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性がある水中シナリオなど、非常に困難な条件では広範にテストされていません。
したがって、私たちの評価は、正確な外部基準を提供する実験室設定だけでなく、現実世界の AUV シナリオでも実施されます。
水の光学特性や照明シナリオなどの環境条件が単眼 vSLAM 法のパフォーマンスに及ぼす影響を理解することに重点が置かれています。
この目的を達成するために、最初にすべての手法が空中設定で非常に良好に機能することを示し、その後、困難な水中環境ではパフォーマンスが低下することを示します。
この研究の最終目標は、そのような条件下で SLAM 法の精度と堅牢性を向上できる技術を特定することです。
この目標を達成するために、特に散乱媒体における視界不良および極度の照明シナリオにおいて、SLAM 手法で使用される入力画像の品質を向上させる画像強調技術の可能性を調査します。
我々は、水中環境における単眼SLAM法の性能を実現または強化する能力を決定するための、キャリブレーション操作と簡単な画像復元技術に関する最初の評価を提示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a comprehensive investigation of the challenges of Monocular Visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) methods for underwater robots. While significant progress has been made in state estimation methods that utilize visual data in the past decade, most evaluations have been limited to controlled indoor and urban environments, where impressive performance was demonstrated. However, these techniques have not been extensively tested in extremely challenging conditions, such as underwater scenarios where factors such as water and light conditions, robot path, and depth can greatly impact algorithm performance. Hence, our evaluation is conducted in real-world AUV scenarios as well as laboratory settings which provide precise external reference. A focus is laid on understanding the impact of environmental conditions, such as optical properties of the water and illumination scenarios, on the performance of monocular vSLAM methods. To this end, we first show that all methods perform very well in in-air settings and subsequently show the degradation of their performance in challenging underwater environments. The final goal of this study is to identify techniques that can improve accuracy and robustness of SLAM methods in such conditions. To achieve this goal, we investigate the potential of image enhancement techniques to improve the quality of input images used by the SLAM methods, specifically in low visibility and extreme lighting scenarios in scattering media. We present a first evaluation on calibration maneuvers and simple image restoration techniques to determine their ability to enable or enhance the performance of monocular SLAM methods in underwater environments.

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