Cristin-resultat-ID: 2107827
Sist endret: 16. januar 2023, 14:57
NVI-rapporteringsår: 2023
Resultat
Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
2023

DNN-based anomaly prediction for the uncertainty in visual SLAM

Bidragsytere:
  • Vasileios Bosdelekidis
  • Tor Arne Johansen og
  • Nadezda Sokolova

Bok

Om resultatet

Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publiseringsår: 2023
Sider: 684 - 691
ISBN:
  • 978-1-6654-7687-4

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Teknisk kybernetikk

Emneord

Navigasjon

Fagfelt (NPI)

Fagfelt: IKT
- Fagområde: Realfag og teknologi

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

DNN-based anomaly prediction for the uncertainty in visual SLAM

Sammendrag

The method described in this paper proposes a supervised Deep Neural Network (DNN) approach for the prediction of anomalies in camera-based navigation. The method is inspired by the unsolved issues of Integrity Monitors (IMs) when some of the sensor measurement covariances are unknown or inconsistent. Especially, the focus is on predicting when the estimation error distribution would require fatter tails to include outliers. The developed method takes into account single-frame image features as well as transient changes in the error. In the best of our knowledge, this is the first work that predicts anomalies in the error covariance of Simultaneous Navigation and Mapping (SLAM) estimates and associates them with low-level image features. Finally, the prediction method can be used with other sensors as well, allowing the future development of navigation algorithm- and sensor-agnostic safety monitoring frameworks.

Bidragsytere

Vasileios Bosdelekidis

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for teknisk kybernetikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Tor Arne Johansen

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for teknisk kybernetikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Nadezda Sokolova

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Sustainable Communication Technologies ved SINTEF AS
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for teknisk kybernetikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1 - 3 av 3

Resultatet er en del av Resultatet er en del av

Proceedings of the 2022 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV).

Kezhi, Mao; Chai, Soh Yeng; Xie, Lihua; Shi, Ling. 2023, IEEE conference proceedings. Vitenskapelig antologi/Konferanseserie
1 - 1 av 1