論文の概要: Error-Covariance Analysis of Monocular Pose Estimation Using Total Least
Squares
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12157v1
- Date: Fri, 21 Oct 2022 01:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 21:54:50.203488
- Title: Error-Covariance Analysis of Monocular Pose Estimation Using Total Least
Squares
- Title（参考訳）: 総最小二乗法による単眼ポーズ推定の誤差共分散解析
- Authors: Saeed Maleki, John Crassidis, Yang Cheng, Matthias Schmid
- Abstract要約: 本研究は, 最小二乗を用いた単分子ポーズ推定問題の理論的構造を示す。
モノクロカメラ画像から特徴の観察を行う。
姿勢と位置解はクラムアーラオの下界に達することが証明されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.710183643449906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents a theoretical structure for the monocular pose estimation
problem using the total least squares. The unit-vector line-of-sight
observations of the features are extracted from the monocular camera images.
First, the optimization framework is formulated for the pose estimation problem
with observation vectors extracted from unit vectors from the camera
center-of-projection, pointing towards the image features. The attitude and
position solutions obtained via the derived optimization framework are proven
to reach the Cram\'er-Rao lower bound under the small angle approximation of
the attitude errors. Specifically, The Fisher Information Matrix and the
Cram\'er-Rao bounds are evaluated and compared to the analytical derivations of
the error-covariance expressions to rigorously prove the optimality of the
estimates. The sensor data for the measurement model is provided through a
series of vector observations, and two fully populated noise-covariance
matrices are assumed for the body and reference observation data. The inverse
of the former matrices appear in terms of a series of weight matrices in the
cost function. The proposed solution is simulated in a Monte-Carlo framework
with 10,000 samples to validate the error-covariance analysis.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 最小二乗を用いた単分子ポーズ推定問題の理論的構造を示す。
単眼カメラ画像から特徴の単位ベクトルラインオブアイ観察を抽出する。
まず,カメラ中心からのユニットベクトルから抽出した観察ベクトルを画像特徴に向け,ポーズ推定問題に対して最適化フレームワークを定式化する。
導出最適化フレームワークにより得られた姿勢と位置の解は, 姿勢誤差の小さい角度近似の下で, cram\'er-rao 下界に到達できることが証明された。
具体的には、フィッシャー情報行列とクレーダラオ境界を評価し、誤差共分散式の解析的導出と比較し、推定の最適性を厳密に証明する。
計測モデルのセンサデータは一連のベクトル観測により提供され、本体および基準観測データに対して2つの完全人口型ノイズ共分散行列が仮定される。
以前の行列の逆は、コスト関数における一連の重み行列の観点で現れる。
提案手法は1万サンプルのモンテカルロ・フレームワークでシミュレートし,誤差共分散解析を検証した。
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