PRE-SLAM: Persistence Reasoning in Edge-assisted Visual SLAM
Notice bibliographique
Résumé
Visual-SLAM systems involve computationally in-tense operations and are challenging to run on embedded devices. One method to alleviate resource constraints is to leverage the edge computing paradigm to offload computationally heavy tasks. Limiting the resource use of Visual-SLAM on a mobile device allows us to deploy such systems on diverse hardware including wearables as well as enable long-term operation. Long-term operation brings other challenges however, such as the need to observe changes in the scene on repeated visits. To address semi-static scenes, there has been some recent work in designing techniques that can filter out these dynamic observations [1] called feature persistence filtering. Recently, such filtering has been demonstrated using Visual-SLAM systems as well [2]. In this work, we introduce PRE-SLAM, which builds upon the edge-assisted Visual-SLAM system, Edge-SLAM [3], to incorporate feature persistence filtering. We revisit the centralized persistence filter architecture and make a series of modifications to allow for dynamic feature filtering in an edge-assisted setting. Using two locally collected datasets, we show how our split persistent filter implementation is comparable with the centralized version in performance, reducing map-point and keyframe retention by 26.6 % and 16.6 % respectively. By filtering out dynamic map-points from the system, we demonstrate an improvement in average localization accuracy by more than 50%. We also demonstrate how incorporating feature persistence filtering into Edge-SLAM retains the key benefits and performance enhance-ments of an edge-assisted Visual-SLAM system, with an added communication overhead of only 500 KB while decreasing overall man size by 8.6 %.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».