基于事件的SLAM中事件累加器设置研究
机器人学
2022-02-09 v4 人工智能
摘要
事件相机是一种不同于传统相机的新型传感器。每个像素由事件异步触发。触发事件是照射在该像素上的亮度变化。如果亮度的增加或减少高于某一阈值,则输出一个事件。与传统相机相比,事件相机具有高动态范围和无运动模糊的优点。将事件累积为帧并使用传统SLAM算法是基于事件的SLAM的一种直接且高效的方法。不同的事件累加器设置,例如事件流的切片方法、无运动时的处理方法、是否使用极性、衰减函数以及事件贡献,会导致相当不同的累积结果。我们研究了如何累积事件帧以取得更好的基于事件的SLAM性能。为进行实验验证,将累积的事件帧输入传统SLAM系统以构建基于事件的SLAM系统。我们的事件累加器设置策略已在公开数据集上评估。实验结果表明,与最先进的基于事件帧的SLAM算法相比,我们的方法在大多数序列中能取得更好的性能。此外,所提方法已在一架四旋翼无人机上测试,以展示其在真实场景中的应用潜力。代码与结果已开源以惠及事件相机的研究群体。
引用
@article{arxiv.2112.00427,
title = {Research on Event Accumulator Settings for Event-Based SLAM},
author = {Kun Xiao and Guohui Wang and Yi Chen and Yongfeng Xie and Hong Li and Sen Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00427},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2008.05749 by other authors