論文の概要: Minimal Cases for Computing the Generalized Relative Pose using Affine Correspondences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10700v2
• Date: Thu, 19 Aug 2021 04:41:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 05:33:11.406694
• Title: Minimal Cases for Computing the Generalized Relative Pose using Affine Correspondences
• Title（参考訳）: アフィン対応を用いた一般相対関数計算の最小事例
• Authors: Banglei Guan, Ji Zhao, Daniel Barath, Friedrich Fraundorfer
• Abstract要約: アフィン対応(AC)からマルチカメラシステムの相対的なポーズを推定する3つの新しい解法を提案する。 推定されたポーズの精度は最先端技術よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.35179046936236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose three novel solvers for estimating the relative pose of a multi-camera system from affine correspondences (ACs). A new constraint is derived interpreting the relationship of ACs and the generalized camera model. Using the constraint, we demonstrate efficient solvers for two types of motions assumed. Considering that the cameras undergo planar motion, we propose a minimal solution using a single AC and a solver with two ACs to overcome the degenerate case. Also, we propose a minimal solution using two ACs with known vertical direction, e.g., from an IMU. Since the proposed methods require significantly fewer correspondences than state-of-the-art algorithms, they can be efficiently used within RANSAC for outlier removal and initial motion estimation. The solvers are tested both on synthetic data and on real-world scenes from the KITTI odometry benchmark. It is shown that the accuracy of the estimated poses is superior to the state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アフィン対応(acs)からマルチカメラシステムの相対姿勢を推定するための3つの新しい解法を提案する。 acsと一般化カメラモデルの関係を解釈する新たな制約が導出される。 この制約を用いて, 2種類の動作を想定した効率的な解法を示す。 カメラが平面運動を行うことを考慮し、1つのACと2つのACを用いた解法を用いて、縮退ケースを克服する最小限の解法を提案する。 また、IMUからの垂直方向を既知の2つのACを用いて最小限の解を提案する。 提案手法は最先端アルゴリズムよりも相当少ない対応を必要とするため, 異常除去や初期動作推定にransac内で効率的に使用できる。 ソルバは合成データとkitti odometryベンチマークによる実世界のシーンの両方でテストされる。 推定されたポーズの精度は最先端技術よりも優れていることを示す。

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