#477
summarized by : yusuke saito
Information-Driven Direct RGB-D Odometry

どんな論文か?

RGB-DベースのVisual Odometryの直接推定手法として、Information-basedな手法を提案。既存手法よりも計算量を10倍削減しつつ、同精度あるいはそれ以上の精度を示している。
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新規性

- Visual OdometryでInformation-basedな手法である点。 - 光勾配グリッドを用いて疎なOdometry推定手法を実現。グリッドにて低勾配で広い領域にまたがっている点も保持するようにしておき、カメラ姿勢のエントロピーを最大化するように点を選択するアルゴリズムを提案。

結果

- Keyframeあたり24点の点選択をする最小構成の場合、トラッキング計算時間、バンドル調整時間ともに約1/10に削減されている。(Intel Core i7-7500U CPU(2.70GHz), RAM 8GBの構成で実験) - この最小構成の設定で、DVO-SLAM, Canny-VO, ORB-SLAM2と精度比較を行い、半数以上の項目でSOTAを達成。

その他(なぜ通ったか?等)

- 計算量の多いDenseなOdometry推定手法ではなく、光勾配を用いた疎な推定手法で高精度を維持しつつ計算量の削減に成功している点。