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【2h】

Visual Odometry for Pixel Processor Arrays

机译：像素处理器阵列的视觉里程表

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摘要

We present an approach of estimating constrained egomotion on a Pixel Processor Array (PPA). These devices embed processing and data storage capability into the pixels of the image sensor, allowing for fast and low power parallel computation directly on the image-plane. Rather than the standard visual pipeline whereby whole images are transferred to an external general processing unit, our approach performs all computation upon the PPA itself, with the camera’s estimated motion as the only information output. Our approach estimates 3D rotation and a 1D scaleless estimate of translation. We introduce methods of image scaling, rotation and alignment which are performed solely upon the PPA itself and form the basis for conducting motion estimation. We demonstrate the algorithms on a SCAMP-5 vision chip, achieving frame rates >1000Hz at ~2W power consumption.
机译：我们提出了一种估计像素处理器阵列（PPA）上受约束的自我运动的方法。这些设备将处理和数据存储功能嵌入到图像传感器的像素中，从而可以直接在图像平面上进行快速和低功耗的并行计算。我们的方法不是将整个图像传输到外部通用处理单元的标准视觉管道，而是通过PPA本身执行所有计算，而相机的估计运动是唯一的信息输出。我们的方法估计3D旋转和1D无标度的平移估计。我们介绍仅在PPA本身上执行的图像缩放，旋转和对齐方法，并构成进行运动估计的基础。我们在SCAMP-5视觉芯片上演示了该算法，在〜2W功耗下实现了> 1000Hz的帧速率。

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