Centrala begrepp
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。
Sammanfattning
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。
Citat
"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。"