論文の概要: Exploration of Whether Skylight Polarization Patterns Contain
Three-dimensional Attitude Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09154v1
- Date: Mon, 30 Nov 2020 12:10:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-06 14:31:11.873228
- Title: Exploration of Whether Skylight Polarization Patterns Contain
Three-dimensional Attitude Information
- Title（参考訳）: 三次元姿勢情報を含む光偏光パターンの探索
- Authors: Huaju Liang, Hongyang Bai and Tong Zhou
- Abstract要約: 3つの角度を推定するために社会クモ最適化法(SSO)を提案する。
シミュレーションの結果,アルゴリズムは3次元姿勢を推定でき,確立された空モデルには3次元姿勢情報が含まれていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6641834518599308
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Our previous work has demonstrated that Rayleigh model, which is widely used
in polarized skylight navigation to describe skylight polarization patterns,
does not contain three-dimensional (3D) attitude information [1]. However, it
is still necessary to further explore whether the skylight polarization
patterns contain 3D attitude information. So, in this paper, a social spider
optimization (SSO) method is proposed to estimate three Euler angles, which
considers the difference of each pixel among polarization images based on
template matching (TM) to make full use of the captured polarization
information. In addition, to explore this problem, we not only use angle of
polarization (AOP) and degree of polarization (DOP) information, but also the
light intensity (LI) information. So, a sky model is established, which
combines Berry model and Hosek model to fully describe AOP, DOP, and LI
information in the sky, and considers the influence of four neutral points,
ground albedo, atmospheric turbidity, and wavelength. The results of simulation
show that the SSO algorithm can estimate 3D attitude and the established sky
model contains 3D attitude information. However, when there are measurement
noise or model error, the accuracy of 3D attitude estimation drops
significantly. Especially in field experiment, it is very difficult to estimate
3D attitude. Finally, the results are discussed in detail.
- Abstract（参考訳）: これまでの研究では,光の偏光パターンを記述するために偏光ナビゲーションに広く用いられているレイリーモデルには,3次元の姿勢情報 [1] は含まれていないことを示した。
しかし,光の偏光パターンが3次元姿勢情報を含むかどうか,さらに検討する必要がある。
そこで本稿では,3つのオイラー角度を推定するソーシャルスパイダー最適化(sso)法を提案し,テンプレートマッチング(tm)に基づく偏光画像間の各画素の差を考慮し,取得した偏光情報を十分に活用する。
さらに,この問題を検討するために,偏光角(aop)と偏光度(dop)情報だけでなく,光強度(li)情報も利用する。
そこで,BerryモデルとHosekモデルを組み合わせて,空におけるAOP,DOP,LI情報を完全に記述し,4つの中立点,地上アルベド,大気の濁度,波長の影響を考察するスカイモデルを構築した。
シミュレーションの結果、SSOアルゴリズムは3次元姿勢を推定でき、確立された空モデルは3次元姿勢情報を含むことが示された。
しかし, 測定ノイズやモデル誤差がある場合, 3次元姿勢推定の精度は著しく低下する。
特に野外実験では3次元姿勢を推定することは極めて困難である。
最後に、結果は詳細に議論される。
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