論文の概要: Globally Optimal Relative Pose Estimation with Gravity Prior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00458v2
- Date: Fri, 5 Feb 2021 02:38:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-31 08:41:13.733803
- Title: Globally Optimal Relative Pose Estimation with Gravity Prior
- Title（参考訳）: 重力前処理によるグローバル最適相対ポーズ推定
- Authors: Yaqing Ding, Daniel Barath, Jian Yang, Hui Kong, Zuzana Kukelova
- Abstract要約: 例えば、車やUAVで使われるスマートフォン、タブレット、カメラシステムは、通常は重力ベクトルを正確に測定できるIMUを備えている。
我々は,最小二乗の意味での代数的誤差を最小限に抑え,過度に決定されたポーズにおける相対的なポーズを推定する,新しいグローバル最適解法を提案する。
提案した解法は、約50万枚の画像対を持つ4つの実世界のデータセットの最先端の解法と比較される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.74377065002315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Smartphones, tablets and camera systems used, e.g., in cars and UAVs, are
typically equipped with IMUs (inertial measurement units) that can measure the
gravity vector accurately. Using this additional information, the $y$-axes of
the cameras can be aligned, reducing their relative orientation to a single
degree-of-freedom. With this assumption, we propose a novel globally optimal
solver, minimizing the algebraic error in the least-squares sense, to estimate
the relative pose in the over-determined case. Based on the epipolar
constraint, we convert the optimization problem into solving two polynomials
with only two unknowns. Also, a fast solver is proposed using the first-order
approximation of the rotation. The proposed solvers are compared with the
state-of-the-art ones on four real-world datasets with approx. 50000 image
pairs in total. Moreover, we collected a dataset, by a smartphone, consisting
of 10933 image pairs, gravity directions, and ground truth 3D reconstructions.
- Abstract（参考訳）: 例えば、車やUAVで使われるスマートフォン、タブレット、カメラシステムは、通常は重力ベクトルを正確に測定できるIMU(慣性測定ユニット)を備えている。
この追加情報を使って、カメラの$y$-axesをアライメントでき、相対的な向きを1つの自由度に下げることができる。
この仮定により,代数誤差を最小二乗意味で最小化し,過大に決定された場合の相対的ポーズを推定する,新しい大域的最適解法を提案する。
極性制約に基づいて最適化問題を2つの未知の多項式で解く。
また、回転の1次近似を用いて高速解法を提案する。
提案する解法を,実世界の4つのデータセットにおける最先端の解法と比較する。
合計で50000枚。
さらに,10933枚の画像対,重力方向,地中真理3次元再構成からなるスマートフォンによるデータセットを収集した。
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