論文の概要: A Pose-only Solution to Visual Reconstruction and Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01530v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 07:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:03:31.681846
• Title: A Pose-only Solution to Visual Reconstruction and Navigation
• Title（参考訳）: 視覚的再構成とナビゲーションのためのポースオンリーソリューション
• Authors: Qi Cai, Lilian Zhang, Yuanxin Wu, Wenxian Yu, Dewen Hu
• Abstract要約: 大規模なシーンやクリティカルなカメラの動きは、この目標を達成するために研究コミュニティが直面する大きな課題です。 私たちは、これらの課題を解決できるポーズオンリーのイメージングジオメトリフレームワークとアルゴリズムを立ち上げました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.86386627769292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual navigation and three-dimensional (3D) scene reconstruction are essential for robotics to interact with the surrounding environment. Large-scale scenes and critical camera motions are great challenges facing the research community to achieve this goal. We raised a pose-only imaging geometry framework and algorithms that can help solve these challenges. The representation is a linear function of camera global translations, which allows for efficient and robust camera motion estimation. As a result, the spatial feature coordinates can be analytically reconstructed and do not require nonlinear optimization. Experiments demonstrate that the computational efficiency of recovering the scene and associated camera poses is significantly improved by 2-4 orders of magnitude. This solution might be promising to unlock real-time 3D visual computing in many forefront applications.
• Abstract（参考訳）: ロボットが周囲の環境と対話するためには,視覚ナビゲーションと3次元シーン再構成が不可欠である。 大規模なシーンやクリティカルなカメラの動きは、この目標を達成するために研究コミュニティが直面する大きな課題です。 私たちは、これらの課題を解決できるポーズオンリーのイメージングジオメトリフレームワークとアルゴリズムを立ち上げました。 この表現はカメラグローバル翻訳の線形関数であり、効率的で堅牢なカメラモーション推定を可能にする。 その結果、空間的特徴座標は解析的に再構成でき、非線形最適化を必要としない。 実験により,シーンの復元と関連するカメラポーズの計算効率が2～4桁向上することを示した。 このソリューションは、多くのフォアフロントアプリケーションでリアルタイムの3Dビジュアルコンピューティングをアンロックすることを約束するかもしれない。

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