Abstract-Vi presenterar D-eDVS-en kombinerad händelse-baserad 3D-sensor -och en ny händelse-baserad full-3D samtidig lokalisering och kartläggning algoritm som fungerar uteslutande med den glesa ström av visuella data som tillhandahålls av D-eDVS. D-eDVS är en kombination av den etablerade PrimeSense RGB-D-sensorn och en biologiskt inspirerad inbäddad dynamisk visionssensor. Dynamiska synsensorer reagerar endast på dynamiska kontrastförändringar och utgångsdata i form av en gles ström av händelser som representerar enskilda pixelplatser. Vi visar hur en händelsebaserad dynamisk visionssensor kan sammansmältas med en klassisk rambaserad RGB-D-sensor för att producera en gles ström av djupförsedda 3D-punkter. Fördelarna med en gles, händelsebaserad ström är en mycket mindre mängd genererad data, därmed effektivare resursanvändning, och en kontinuerlig representation av rörelse möjliggör lagfri spårning. Vår eventbaserade SLAM-algoritm är mycket effektiv och körs 20 gånger snabbare än i realtid, ger lokaliseringsuppdateringar på flera hundra Hertz, och ger utmärkta resultat. Vi jämför vår metod mot grundsanning från ett externt spårningssystem och två toppmoderna algoritmer på en ny datauppsättning som vi släpper i kombination med detta papper.
Weikersdorfer m.fl. REF utvecklade en händelsebaserad 3D-sensor som kombinerar en DVS med en RGB-D-kamera som genererar en gles ström av djupförsedda 3D-punkter.
Event-based 3D SLAM with a depth-augmented dynamic vision sensor
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}