視覚-慣性オドメトリ評価のための軌跡整列のための時空間ハンド-アイ較正

Konsep Inti

視覚-慣性オドメトリ(VO/VIO)アルゴリズムの評価には、高精度の基準軌跡との時間整列と座標系整合が不可欠である。従来の較正手法は入力姿勢の品質に影響されやすいが、本手法は複数の拘束条件を活用し、ノイズに強い時空間ハンド-アイ較正アルゴリズムを提案する。

Abstrak

本論文では、視覚-慣性オドメトリ(VO/VIO)アルゴリズムの評価のための時空間ハンド-アイ較正アルゴリズムを提案する。

時間整列では、角速度信号の相関分析に基づき、二次関数フィッティングによりタイムオフセットを高精度に推定する。

空間較正では、スクリュー理論に基づく複数の拘束条件を活用し、ロバストな線形解を得る。さらに、RANSAC法によりアウトライアを排除し、非線形最適化により最終的な較正結果を得る。

実験では、公開データセットおよび自作データセットを用いて提案手法の有効性を検証した。提案手法は従来手法に比べ、ノイズに強く、高精度な較正結果を得られることを示した。特に、VO/VIOアルゴリズムの性能評価において、本手法による較正結果は評価指標に大きな影響を及ぼすことが確認された。

Statistik

角速度信号の最大相関値を二次関数でフィッティングすることで、時間オフセットを高精度に推定できる。
相対姿勢の構築にはローテーション拘束を用いることで、ノイズに強い線形解が得られる。
RANSAC法とロバストカーネルを組み合わせることで、アウトライアを効果的に排除できる。

Kutipan

"視覚-慣性オドメトリ(VO/VIO)アルゴリズムの評価には、高精度の基準軌跡との時間整列と座標系整合が不可欠である。"
"従来の較正手法は入力姿勢の品質に影響されやすいが、本手法は複数の拘束条件を活用し、ノイズに強い時空間ハンド-アイ較正アルゴリズムを提案する。"
"提案手法は従来手法に比べ、ノイズに強く、高精度な較正結果を得られることを示した。"

Wawasan Utama Disaring Dari

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

by Zichao Shu,L... pada arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.14894.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

VO/VIOアルゴリズムの長期的な性能評価にはどのような課題があるか

VO/VIOアルゴリズムの長期的な性能評価にはどのような課題があるか?
VO/VIOアルゴリズムの長期的な性能評価には、いくつかの課題が存在します。まず、長期間にわたるデータ収集やトラッキングの精度によって、トラジェクトリのノイズやドリフトが蓄積される可能性があります。これにより、推定されたトラジェクトリとグラウンドトゥルースの間に不一致が生じる可能性があります。また、時間オフセットの変動やドリフトも長期的な性能評価に影響を与える要因です。さらに、環境条件の変化やセンサの劣化などの外部要因も長期的な性能評価に影響を与える可能性があります。

本手法の時間オフセット推定は静的であるが、動的な時間オフセットにも対応できるか

本手法の時間オフセット推定は静的であるが、動的な時間オフセットにも対応できるか?
本手法の時間オフセット推定は静的であるが、動的な時間オフセットにも対応することが可能です。静的な時間オフセット推定は、一定の時間オフセットを前提としていますが、動的な時間オフセットに対応するためには、連続時間の状態推定を行うことが重要です。連続時間の状態推定を導入することで、時間オフセットの変動やドリフトを考慮したより正確な推定が可能となります。

本手法をどのようにして他のセンサ融合システムの較正に応用できるか

本手法をどのようにして他のセンサ融合システムの較正に応用できるか?
本手法は、他のセンサ融合システムの較正にも応用することが可能です。手-eye較正は、センサの位置や姿勢の関係を正確に推定するための重要な手法であり、センサ融合システムにおいても重要な役割を果たします。本手法は、複数の制約を活用して精度と信頼性を向上させるため、他のセンサ融合システムにおいても同様の手法を適用することで、より正確な較正結果を得ることができます。センサ融合システムにおいても、本手法の利点を活かすことで、より高度なセンサ融合と正確な位置推定を実現することが可能です。