Improving the perception of visual fiducial markers in the field using Adaptive Active Exposure Control

要約

自律型水中探査機 (AUV) が操作や建設などの正確なタスクを実行するには、正確な位置特定が不可欠です。
基準マーカーを使用したビジョンベースのソリューションは有望ですが、水中では照明条件が厳しいため、水中では非常に困難です。
この論文では、画像取得中の急激な照明の変化に対処するための勾配ベースのアクティブ カメラ露出制御方法を紹介します。これにより、その後の画像強調手順のためのより良い基盤を確立できます。
視覚タグが使用される水中作業の典型的なシナリオを考慮して、私たちは、アクティブ露出制御（AEC）や勾配ベース露出制御（GEC）を含む他の最先端の露出制御方法と私たちの方法を比較するいくつかの実験を提案しました。
結果は、ロボットの位置特定の精度が大幅に向上したことを示しています。
この方法は、視覚ベースの状態推定パイプラインで使用して全体的な位置特定精度を向上させることができる重要なコンポーネントです。

要約(オリジナル)

Accurate localization is fundamental for autonomous underwater vehicles (AUVs) to carry out precise tasks, such as manipulation and construction. Vision-based solutions using fiducial marker are promising, but extremely challenging underwater because of harsh lighting condition underwater. This paper introduces a gradient-based active camera exposure control method to tackle sharp lighting variations during image acquisition, which can establish better foundation for subsequent image enhancement procedures. Considering a typical scenario for underwater operations where visual tags are used, we proposed several experiments comparing our method with other state-of-the-art exposure control method including Active Exposure Control (AEC) and Gradient-based Exposure Control (GEC). Results show a significant improvement in the accuracy of robot localization. This method is an important component that can be used in visual-based state estimation pipeline to improve the overall localization accuracy.

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