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/2310.09982v3
• Date: Thu, 9 Nov 2023 15:46:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 17:33:15.179574
• 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: Perspective-$n$-Point (P$n$P) は、様々なアプリケーションにおける推定の基本的なアルゴリズムである。 緩和制約を伴うP$n問題に対して, 正確な3次元座標を不要とした新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.6666848546598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Perspective-$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$P due to its ability to handle unknown anisotropic scaling factors of 3D coordinates or alternatively two distinct focal lengths in addition to the conventional rigid transformation. Through algebraic manipulations and a novel parametrization, both cases are brought into similar forms that distinguish themselves primarily by the order of a rotation and an anisotropic scaling operation. AP$n$P then boils down to one unique polynomial problem, which is solved by the Gr\"obner basis approach. Experimental results on both simulated and real datasets demonstrate the effectiveness of AP$n$P as a more flexible and practical solution to camera pose estimation. Code: https://github.com/goldoak/APnP.
• Abstract（参考訳）: perspective-$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$P問題に対して,制約を緩和し,正確な3次元座標や完全校正データを必要としない新しいアプローチを提案する。 我々は3d座標の未知の異方性スケーリング係数や、従来の剛体変換に加えて2つの異なる焦点長を扱うことができるため、ap$n$pと呼ぶ。 代数的操作と新しいパラメトリゼーションにより、どちらのケースも、回転の順序と異方性スケーリング操作によって自身を区別する類似の形式に変換される。 AP$n$P は、Gr\ "obner basis approach" によって解かれる一意多項式問題に沸騰する。 シミュレーションと実データの両方の実験結果から,AP$n$Pがカメラポーズ推定のより柔軟で実用的な解であることを示す。 コード:https://github.com/goldoak/APnP。

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