A Spatiotemporal Hand-Eye Calibration for Trajectory Alignment in Visual(-Inertial) Odometry Evaluation

要約

ビジュアル (慣性) オドメトリ (VO/VIO) アルゴリズムを評価するための共通の前提条件は、推定軌道のタイムスタンプと参照フレームを、モーション キャプチャなどの優れた精度のシステムから導出された参照グラウンドトゥルースと位置合わせすることです。
システム。
軌道ベースのアライメントは、通常、古典的なハンドアイキャリブレーションとしてモデル化され、評価指標の精度に大きな影響を与えます。
ただし、従来のキャリブレーション方法は、入力ポーズの品質の影響を受けやすくなります。
通常ノイズやドリフトの影響を受ける VO/VIO 軌道を評価する際に、これを考慮した研究はほとんどありません。
このギャップを埋めるために、精度と堅牢性を向上させるためにねじ理論からの複数の制約を完全に活用する、新しい時空間的なハンドアイキャリブレーションアルゴリズムを提案します。
実験結果は、私たちのアルゴリズムが最先端の方法よりも優れたパフォーマンスを持ち、ノイズが発生しにくいことを示しています。

要約(オリジナル)

A common prerequisite for evaluating a visual(-inertial) odometry (VO/VIO) algorithm is to align the timestamps and the reference frame of its estimated trajectory with a reference ground-truth derived from a system of superior precision, such as a motion capture system. The trajectory-based alignment, typically modeled as a classic hand-eye calibration, significantly influences the accuracy of evaluation metrics. However, traditional calibration methods are susceptible to the quality of the input poses. Few studies have taken this into account when evaluating VO/VIO trajectories that usually suffer from noise and drift. To fill this gap, we propose a novel spatiotemporal hand-eye calibration algorithm that fully leverages multiple constraints from screw theory for enhanced accuracy and robustness. Experimental results show that our algorithm has better performance and is less noise-prone than state-of-the-art methods.

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