論文の概要: AP$n$P: A Less-constrained P$n$P Solver for Pose Estimation with Unknown Anisotropic Scaling or Focal Lengths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09982v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 08:22:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:51:38.189006
• Title: AP$n$P: A Less-constrained P$n$P Solver for Pose Estimation with Unknown Anisotropic Scaling or Focal Lengths
• Title（参考訳）: AP$n$P:未知の異方性スケーリングまたは焦点長を用いた詩推定のための低制約P$n$Pソルバー
• Authors: Jiaxin Wei, Stefan Leutenegger and Laurent Kneip
• Abstract要約: P$n$P問題に対して,制約を緩和し,正確な3次元座標や完全データを必要としない新しい手法を提案する。 従来の剛性ポーズに加えて、3次元座標や2つの異なる焦点長の異方性スケーリング因子を処理できることから、AP$n$Pと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.6666848546598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perspective-$n$-Point (P$n$P) stands as a fundamental algorithm for pose estimation in various applications. In this paper, we present a new approach to the P$n$P problem with relaxed constraints, eliminating the need for precise 3D coordinates or complete calibration data. We refer to it as AP$n$P due to its ability to handle unknown anisotropic scaling factors of 3D coordinates or alternatively two distinct focal lengths in addition to the conventional rigid pose. Through algebraic manipulations and a novel parametrization, both cases are brought into similar forms that distinguish themselves primarily by the order of a rotation and an anisotropic scaling operation. AP$n$P furthermore brings down both cases to an identical polynomial problem, which is solved using the Gr\"obner basis approach. Experimental results on both simulated and real datasets demonstrate the effectiveness of AP$n$P, providing a more flexible and practical solution to several pose estimation tasks. Code: https://github.com/goldoak/APnP.
• Abstract（参考訳）: perspective-$n$-point (p$n$p) は様々な応用におけるポーズ推定の基本的なアルゴリズムである。 本稿では,P$n$P問題に対して,制約を緩和し,正確な3次元座標や完全校正データを必要としない新しいアプローチを提案する。 これをAP$n$Pと呼ぶのは、3次元座標の未知の異方性スケーリング因子や、従来の剛性ポーズに加えて2つの異なる焦点長を扱う能力のためである。 代数的操作と新しいパラメトリゼーションにより、どちらのケースも、回転の順序と異方性スケーリング操作によって自身を区別する類似の形式に変換される。 さらにAP$n$Pは、両方のケースを同じ多項式問題に分解し、Gr\"オブナー基底アプローチを用いて解決する。 シミュレーションと実データの両方の実験結果はAP$n$Pの有効性を示し、いくつかのポーズ推定タスクに対してより柔軟で実用的なソリューションを提供する。 コード:https://github.com/goldoak/APnP。

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