3-Dimensional Sonic Phase-invariant Echo Localization

要約

視差と飛行時間 (ToF) は、さまざまな光や気象条件が高度なカメラベースの 3 次元 (3-D) 再構成にとって依然として課題であるロボット ビジョンにおいて補完的であるとみなされることがよくあります。
この目的を達成するために、この論文は、3 次元空間内の任意のセンサー位置からの音響 ToF パルスを三角測量するために、対応するエコー間の視差 (PaCE) を初めて確立します。
これは、センサーの位置と検出された到着時間によって構成される楕円体の交差点にあるターゲットを正確に特定する、新しい往復反射モデルによって実現されます。
チャネル間のエコー関連付けは、ターゲット検出の重要な前提条件となり、シャム多層パーセプトロン (MLP) のスタックによって得られる特徴の類似性から学習されます。
PaCE アルゴリズムにより、センサー位置の制約が緩和された、わずか 1 つの等方性エミッターと少なくとも 3 つの ToF レシーバーから位相不変の 3D オブジェクトの位置特定が可能になります。
実験は航空機搭載の超音波センサー ハードウェアを使用して実施され、定量的な結果でこの仮説を裏付けています。

要約(オリジナル)

Parallax and Time-of-Flight (ToF) are often regarded as complementary in robotic vision where various light and weather conditions remain challenges for advanced camera-based 3-Dimensional (3-D) reconstruction. To this end, this paper establishes Parallax among Corresponding Echoes (PaCE) to triangulate acoustic ToF pulses from arbitrary sensor positions in 3-D space for the first time. This is achieved through a novel round-trip reflection model that pinpoints targets at the intersection of ellipsoids, which are spanned by sensor locations and detected arrival times. Inter-channel echo association becomes a crucial prerequisite for target detection and is learned from feature similarity obtained by a stack of Siamese Multi-Layer Perceptrons (MLPs). The PaCE algorithm enables phase-invariant 3-D object localization from only 1 isotropic emitter and at least 3 ToF receivers with relaxed sensor position constraints. Experiments are conducted with airborne ultrasound sensor hardware and back this hypothesis with quantitative results.

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