論文の概要: Affine Correspondences between Multi-Camera Systems for Relative Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12996v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 15:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 13:46:00.060483
• Title: Affine Correspondences between Multi-Camera Systems for Relative Pose Estimation
• Title（参考訳）: 相対ポーズ推定のためのマルチカメラシステム間のアフィン対応
• Authors: Banglei Guan and Ji Zhao
• Abstract要約: 2つのアフィン対応(AC)を用いたマルチカメラシステムの相対ポーズを計算する新しい手法を提案する。 本稿では,ACsを用いた6DOF相対ポーズ推定問題により,最小解が実現可能であることを示す。 仮想および実マルチカメラシステムの実験により、提案手法は最先端のアルゴリズムよりも効率的であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.282703971318934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel method to compute the relative pose of multi-camera systems using two affine correspondences (ACs). Existing solutions to the multi-camera relative pose estimation are either restricted to special cases of motion, have too high computational complexity, or require too many point correspondences (PCs). Thus, these solvers impede an efficient or accurate relative pose estimation when applying RANSAC as a robust estimator. This paper shows that the 6DOF relative pose estimation problem using ACs permits a feasible minimal solution, when exploiting the geometric constraints between ACs and multi-camera systems using a special parameterization. We present a problem formulation based on two ACs that encompass two common types of ACs across two views, i.e., inter-camera and intra-camera. Moreover, the framework for generating the minimal solvers can be extended to solve various relative pose estimation problems, e.g., 5DOF relative pose estimation with known rotation angle prior. Experiments on both virtual and real multi-camera systems prove that the proposed solvers are more efficient than the state-of-the-art algorithms, while resulting in a better relative pose accuracy. Source code is available at https://github.com/jizhaox/relpose-mcs-depth.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つのアフィン対応(acs)を用いて,マルチカメラシステムの相対姿勢を計算する新しい手法を提案する。 マルチカメラの相対ポーズ推定に対する既存の解は、特別な動きの場合に制限されるか、計算の複雑さが高すぎるか、ポイント対応(pcs)が多すぎるかのいずれかである。 これにより、RANSACをロバストな推定器として用いる際に、効率よく正確な相対ポーズ推定を阻害する。 本稿では,ACs を用いた 6DOF 相対ポーズ推定問題により,ACs とマルチカメラシステム間の幾何的制約を特別なパラメータ化を用いて利用することにより,最小解が実現可能であることを示す。 本稿では,2つの視点,すなわちカメラ間とカメラ内という2つの共通タイプの交流を含む2つのACに基づく問題定式化を提案する。 さらに、最小解法を生成するための枠組みを拡張して、既知の回転角の既知の5dof相対ポーズ推定など、様々な相対ポーズ推定問題を解くことができる。 仮想と実のマルチカメラの両方の実験により、提案した解法は最先端のアルゴリズムよりも効率的であることが証明された。 ソースコードはhttps://github.com/jizhaox/relpose-mcs-depthで入手できる。

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