論文の概要: Virtual Inverse Perspective Mapping for Simultaneous Pose and Motion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05192v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 11:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 15:08:30.065470
• Title: Virtual Inverse Perspective Mapping for Simultaneous Pose and Motion Estimation
• Title（参考訳）: 同時姿勢と動き推定のための仮想逆視点マッピング
• Authors: Masahiro Hirano, Taku Senoo, Norimasa Kishi, Masatoshi Ishikawa
• Abstract要約: 移動ロボット搭載単眼カメラの地表面に対するポーズと動きの自動推定法を提案する。 このフレームワークは、機能ベースの方法と画像登録ベースの方法の両方の利点を生かした、セミセンスなアプローチを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.199765487172328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an automatic method for pose and motion estimation against a ground surface for a ground-moving robot-mounted monocular camera. The framework adopts a semi-dense approach that benefits from both a feature-based method and an image-registration-based method by setting multiple patches in the image for displacement computation through a highly accurate image-registration technique. To improve accuracy, we introduce virtual inverse perspective mapping (IPM) in the refinement step to eliminate the perspective effect on image registration. The pose and motion are jointly and robustly estimated by a formulation of geometric bundle adjustment via virtual IPM. Unlike conventional visual odometry methods, the proposed method is free from cumulative error because it directly estimates pose and motion against the ground by taking advantage of a camera configuration mounted on a ground-moving robot where the camera's vertical motion is ignorable compared to its height within the frame interval and the nearby ground surface is approximately flat. We conducted experiments in which the relative mean error of the pitch and roll angles was approximately 1.0 degrees and the absolute mean error of the travel distance was 0.3 mm, even under camera shaking within a short period.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボット搭載単眼カメラの地表面に対するポーズと動きの自動推定法を提案する。 このフレームワークは、高精度な画像登録技術により、画像の変位計算のために複数のパッチを設定することにより、特徴ベース法と画像登録法の両方の利点を生かした半深度アプローチを採用する。 精度を向上させるために、画像登録における視点効果を排除するために、改良段階に仮想逆視点マッピング(IPM)を導入する。 ポーズと動きは、仮想IPMによる幾何バンドル調整の定式化により、共同で頑健に推定される。 従来の視覚計測法と異なり, カメラの垂直運動がフレーム間隔内の高さに比し無視され, 近傍の地表がほぼ平坦な地上移動ロボットに搭載されたカメラ構成を利用して, 地表面の姿勢や動きを直接推定するので, 累積誤差は生じない。 短時間のカメラ揺動時においても, ピッチとロール角の相対平均誤差が約1.0度, 走行距離の絶対平均誤差が0.3mmであった。

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