論文の概要: Calculating Pose with Vanishing Points of Visual-Sphere Perspective Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08933v4
• Date: Sun, 14 May 2023 03:23:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 02:16:48.164952
• Title: Calculating Pose with Vanishing Points of Visual-Sphere Perspective Model
• Title（参考訳）: 視覚球面パースペクティブモデルの消滅点を考慮した計算ポッド
• Authors: Jakub Maksymilian Fober
• Abstract要約: 提案手法の目的は, 推定することなく, 既知の長方形対象のポーズ行列を直接取得することである。 この方法は、魚眼カメラビューのような180degの視野を超えるリアルタイムで極端な撮影装置に特化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The goal of the proposed method is to directly obtain a pose matrix of a known rectangular target, without estimation, using geometric techniques. This method is specifically tailored for real-time, extreme imaging setups exceeding 180{\deg} field of view, such as a fish-eye camera view. The introduced algorithm employs geometric algebra to determine the pose for a pair of coplanar parallel lines (ideally a tangent pair as in a rectangle). This is achieved by computing vanishing points on a visual unit sphere, which correspond to pose matrix vectors. The algorithm can determine pose for an extremely distorted view source without prior rectification, owing to a visual-sphere perspective model mapping of view coordinates. Mapping can be performed using either a perspective map lookup or a parametric universal perspective distortion model, which is also presented in this paper. The outcome is a robust pose matrix computation that can be executed on an embedded system using a microcontroller, offering high accuracy and low latency. This method can be further extended to a cubic target setup for comprehensive camera calibration. It may also prove valuable in other applications requiring low latency and extreme viewing angles.
• Abstract（参考訳）: 提案手法の目標は, 幾何学的手法を用いて, 推定することなく, 既知の矩形対象のポーズ行列を直接取得することである。 この方法は、魚眼カメラビューのような180{\deg}視野を超えるリアルタイム、極端な撮像装置に特化している。 導入されたアルゴリズムは幾何代数を用いてコプラナー平行線(理想的には長方形のような接対)のポーズを決定する。 これは、ポーズ行列ベクトルに対応する視覚単位球面上の点を計算することによって達成される。 このアルゴリズムは、ビュー座標の視野モデルマッピングにより、事前の補正なしに非常に歪んだビューソースのポーズを決定することができる。 本稿では、視点マップのルックアップと、パラメトリックな普遍的視点歪モデルを用いてマッピングを行うことができる。 その結果、マイクロコントローラを使用して組み込みシステムで実行でき、高い精度と低レイテンシを実現する、堅牢なポーズ行列計算が実現した。 この方法は、包括的カメラキャリブレーションのための立方体ターゲット設定にさらに拡張することができる。 また、低レイテンシと極端な視野角を必要とする他のアプリケーションでも有用である。

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