イベントカメラによるキーポイントベースの動的物体6自由度（6-DoF）姿勢追跡

Abstract

オブジェクトの正確な6自由度（6-DoF）姿勢推定は、ロボットが精密な操作タスクを実行するために重要である。しかし、動的オブジェクトの姿勢推定においては、従来のカメラベース手法には、モーションブラー、センサノイズ、低照度の制約など、いくつかの主要な課題がある。これらの課題に対処するために、高いダイナミックレンジと低遅延を持つイベントカメラを用いる。さらに、動的オブジェクト姿勢推定のためのキーポイントベースの検出および追跡アプローチを提案する。まず、イベントストリームから生成される時間表面（time surface）上からキーポイントを抽出するためのキーポイント検出ネットワークを構築する。次に、イベントの極性と空間座標を活用し、各キーポイント近傍におけるイベント密度を用いて、連続的なキーポイント追跡を実現する。最後に、2Dキーポイントと3Dモデルのキーポイントの間にハッシュマッピングを確立し、6-DoF姿勢を推定するためにEPnPアルゴリズムを用いる。実験結果は、シミュレーション環境または実環境のイベント環境のいずれにおいても、提案手法が精度と頑健性の両面で、イベントベースの最先端手法を上回ることを示している。