論文の概要: Uncertainty-Aware Camera Pose Estimation from Points and Lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03890v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 15:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:33:54.136807
• Title: Uncertainty-Aware Camera Pose Estimation from Points and Lines
• Title（参考訳）: 不確かさを検知するカメラのポーズ推定
• Authors: Alexander Vakhitov, Luis Ferraz Colomina, Antonio Agudo, Francesc Moreno-Noguer
• Abstract要約: Perspective-n-Point-and-Line (Pn$PL) は、2D-3D特徴座標の3Dモデルに関して、高速で正確で堅牢なカメラローカライゼーションを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.03675842534415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perspective-n-Point-and-Line (P$n$PL) algorithms aim at fast, accurate, and robust camera localization with respect to a 3D model from 2D-3D feature correspondences, being a major part of modern robotic and AR/VR systems. Current point-based pose estimation methods use only 2D feature detection uncertainties, and the line-based methods do not take uncertainties into account. In our setup, both 3D coordinates and 2D projections of the features are considered uncertain. We propose PnP(L) solvers based on EPnP and DLS for the uncertainty-aware pose estimation. We also modify motion-only bundle adjustment to take 3D uncertainties into account. We perform exhaustive synthetic and real experiments on two different visual odometry datasets. The new PnP(L) methods outperform the state-of-the-art on real data in isolation, showing an increase in mean translation accuracy by 18% on a representative subset of KITTI, while the new uncertain refinement improves pose accuracy for most of the solvers, e.g. decreasing mean translation error for the EPnP by 16% compared to the standard refinement on the same dataset. The code is available at https://alexandervakhitov.github.io/uncertain-pnp/.
• Abstract（参考訳）: Perspective-n-Point-and-Line (P$n$PL)アルゴリズムは、2D-3D特徴対応の3Dモデルに対して、高速で正確で堅牢なカメラローカライゼーションを目標としている。 現在のポイントベースポーズ推定手法は2次元特徴検出の不確実性のみを使用し、ラインベース手法は不確実性を考慮していない。 セットアップでは,特徴の3次元座標と2次元投影の両方が不確実であると考えられる。 本研究では不確実性を考慮したポーズ推定のためのEPnPとDLSに基づくPnP(L)ソルバを提案する。 また、動作のみのバンドル調整を3Dの不確実性を考慮して修正する。 2つの異なる視覚オドメトリーデータセットで、徹底的な合成および実実験を行う。 新しいPnP(L)法は、実際のデータを独立して処理し、KITTIの代表部分集合で平均翻訳精度が18%向上する一方、新しい不確実な改善により、ほとんどの解決者のポーズ精度が向上する。 epnpの平均翻訳誤差は、同じデータセットの標準改良と比較して16%減少する。 コードはhttps://alexandervakhitov.github.io/uncertain-pnp/で入手できる。

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