論文の概要: AEP$n$P: A Less-constrained EP$n$P Solver for Pose Estimation with Anisotropic Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09982v4
• Date: Fri, 26 Jul 2024 12:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 18:41:36.604592
• Title: AEP$n$P: A Less-constrained EP$n$P Solver for Pose Estimation with Anisotropic Scaling
• Title（参考訳）: AEP$n$P: 異方性スケーリングを用いた詩推定のための低制約EP$n$Pソルバー
• Authors: Jiaxin Wei, Stefan Leutenegger, Laurent Kneip,
• Abstract要約: そこで我々は,P$nP問題に制約を緩和し,正確な3次元座標の必要性を排除した新しい手法を提案する。 古典的なEPn$Pソルバをベースとして、未知の異方性スケーリング因子を扱えるため、AEP$n$Pと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.396201197991118
• 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, which is especially suitable for object pose estimation where corresponding object models may not be available in practice. Built upon the classical EP$n$P solver, we refer to it as AEP$n$P due to its ability to handle unknown anisotropic scaling factors in addition to the common 6D transformation. Through a few algebraic manipulations and a well-chosen frame of reference, this new problem can be boiled down to a simple linear null-space problem followed by point registration-based identification of a similarity transformation. Experimental results on both simulated and real datasets demonstrate the effectiveness of AEP$n$P as a flexible and practical solution to object pose estimation. Code: https://github.com/goldoak/AEPnP.
• Abstract（参考訳）: Perspective-$n$-Point (P$n$P) は、様々なアプリケーション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,制約緩和によるP$n$P問題に対する新しいアプローチを提案する。 古典的なEP$n$Pソルバをベースとして、一般的な6次元変換に加えて未知の異方性スケーリング因子を扱えるため、AEP$n$Pと呼ぶ。 いくつかの代数的操作と十分に整合的な参照フレームを通じて、この新しい問題は単純な線型なヌル空間問題に沸騰させ、その後に点登録に基づく類似性変換の同定を行うことができる。 AEP$n$Pがオブジェクトのポーズ推定に柔軟で実用的な解であることを示す。 コード:https://github.com/goldoak/AEPnP。

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