論文の概要: PnP for Two-Dimensional Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08488v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 18:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 21:26:06.135571
• Title: PnP for Two-Dimensional Pose Estimation
• Title（参考訳）: 二次元ポーズ推定のためのpnp
• Authors: Joshua Wang
• Abstract要約: 本稿では,2次元移動に制約のあるカメラのアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,基準を用いて近似解を求め,その予測を反復的に洗練する。 我々は,このアルゴリズムを既存の幾何学的3次元アルゴリズムと比較し,ノイズに対する精度,性能,ロバスト性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a PnP algorithm for a camera constrained to two-dimensional movement (applicable, for instance, to many wheeled robotics platforms). Leveraging this assumption allows performance improvements over 3D PnP algorithms due to the reduction in search space dimensionality. It also reduces the incidence of ambiguous pose estimates (as, in most cases, the spurious solutions fall outside the plane of movement). Our algorithm finds an approximate solution using geometric criteria and refines its prediction iteratively. We compare this algorithm to existing 3D PnP algorithms in terms of accuracy, performance, and robustness to noise.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2次元移動に制約されたカメラのためのpnpアルゴリズムを提案する(例えば,多くの車輪型ロボットプラットフォームに適用できる)。 この仮定を活用すれば,探索空間次元の削減による3d pnpアルゴリズムのパフォーマンス向上が可能になる。 また、曖昧なポーズ推定の発生率も減少させる(多くの場合、スプリアス解は運動面の外側に落ちる)。 本アルゴリズムは,幾何基準を用いて近似解を求め,その予測を反復的に洗練する。 このアルゴリズムを既存の3d pnpアルゴリズムと比較し,雑音に対する精度,性能,頑健性について検討した。

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