ES-PTAM: Seguimiento y mapeo paralelo estereoscópico basado en eventos

La odometría visual (VO) y SLAM son componentes fundamentales para la percepción espacial en robots móviles. A pesar del enorme progreso en el campo, los sistemas VO/SLAM actuales están limitados por la capacidad de sus sensores. Las cámaras de eventos son nuevos sensores visuales que ofrecen ventajas para superar las limitaciones de las cámaras estándar, permitiendo a los robots ampliar su rango operativo a escenarios desafiantes, como movimiento a alta velocidad e iluminación de alto rango dinámico. Proponemos un nuevo sistema de VO estéreo basado en eventos combinando dos ideas: un módulo de mapeo sin correspondencias que estima la profundidad maximizando la fusión de densidad de rayos y un módulo de seguimiento que estima las poses de la cámara maximizando la alineación del mapa de bordes. Evaluamos el sistema de manera exhaustiva en cinco conjuntos de datos del mundo real, abarcando una variedad de tipos de cámaras (fabricantes y resoluciones espaciales) y escenarios (conducción, dron volador, manual, egocéntrico, etc.). Los resultados cuantitativos y cualitativos demuestran que nuestro método supera al estado del arte en la mayoría de las secuencias de prueba por un margen, p. ej., reducción del error de trayectoria del 45% en el conjunto de datos RPG, 61% en el conjunto de datos DSEC y 21% en el conjunto de datos TUM-VIE. Para beneficiar a la comunidad y fomentar la investigación sobre sistemas de percepción basados en eventos, publicamos el código fuente y resultados: https://github.com/tub-rip/ES-PTAM