論文の概要: Six-Point Method for Multi-Camera Systems with Reduced Solution Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18066v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 05:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 16:16:48.303645
• Title: Six-Point Method for Multi-Camera Systems with Reduced Solution Space
• Title（参考訳）: 溶液空間を縮小したマルチカメラシステムの6点法
• Authors: Banglei Guan, Ji Zhao, Laurent Kneip
• Abstract要約: マルチカメラシステムの6DOF相対的なポーズを計算するために6台のPCを使用する最小限のソルバを提案する。 我々の解法は最先端の6点法よりも精度が高く、効率性も向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.437798997422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relative pose estimation using point correspondences (PC) is a widely used technique. A minimal configuration of six PCs is required for generalized cameras. In this paper, we present several minimal solvers that use six PCs to compute the 6DOF relative pose of a multi-camera system, including a minimal solver for the generalized camera and two minimal solvers for the practical configuration of two-camera rigs. The equation construction is based on the decoupling of rotation and translation. Rotation is represented by Cayley or quaternion parametrization, and translation can be eliminated by using the hidden variable technique. Ray bundle constraints are found and proven when a subset of PCs relate the same cameras across two views. This is the key to reducing the number of solutions and generating numerically stable solvers. Moreover, all configurations of six-point problems for multi-camera systems are enumerated. Extensive experiments demonstrate that our solvers are more accurate than the state-of-the-art six-point methods, while achieving better performance in efficiency.
• Abstract（参考訳）: 点対応(pc)を用いた相対ポーズ推定は広く用いられている手法である。 汎用カメラには6台のpcの最小構成が必要である。 本稿では,6台のPCを用いて,マルチカメラシステムの6DOF相対的なポーズを計算し,汎用カメラの最小解法と2台のカメラリグの実用的構成のための最小解法を含む最小解法について述べる。 方程式の構成は回転と変換の分離に基づいている。 回転はケイリーあるいは四元数パラメトリゼーションで表され、隠れ変数技術を用いて翻訳を除去できる。 レイバンドルの制約は、PCのサブセットが2つのビューで同じカメラを関連付けるときに発見され、証明される。 これは解の数を減らし、数値的に安定な解法を生成する鍵である。 さらに、マルチカメラシステムにおける6点問題の全ての構成を列挙する。 大規模な実験により, 解法は最先端の6点法よりも精度が高く, 効率性も向上した。

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