論文の概要: An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11639v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 10:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 15:47:44.294091
• Title: An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation
• Title（参考訳）: 回転と翻訳のデカップリングによる3点線画像からの高精度・リアルタイム相対値推定
• Authors: Zewen Xu, Yijia He, Hao Wei, Bo Xu, BinJian Xie, Yihong Wu,
• Abstract要約: 3D-2D制約は、Visual Odometry (VO) やStructure-from-Motion (SfM) システムで広く使われている。 回転変換デカップリング推定に基づく新しい3次元ポーズ解決器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.05584976985694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Line features are valid complements for point features in man-made environments. 3D-2D constraints provided by line features have been widely used in Visual Odometry (VO) and Structure-from-Motion (SfM) systems. However, how to accurately solve three-view relative motion only with 2D observations of points and lines in real time has not been fully explored. In this paper, we propose a novel three-view pose solver based on rotation-translation decoupled estimation. First, a high-precision rotation estimation method based on normal vector coplanarity constraints that consider the uncertainty of observations is proposed, which can be solved by Levenberg-Marquardt (LM) algorithm efficiently. Second, a robust linear translation constraint that minimizes the degree of the rotation components and feature observation components in equations is elaborately designed for estimating translations accurately. Experiments on synthetic data and real-world data show that the proposed approach improves both rotation and translation accuracy compared to the classical trifocal-tensor-based method and the state-of-the-art two-view algorithm in outdoor and indoor environments.
• Abstract（参考訳）: ライン機能は、人為的環境におけるポイント機能の有効な補完である。 3D-2Dの制約は、Visual Odometry (VO) やStructure-from-Motion (SfM) システムで広く使われている。 しかし,3次元相対運動の正確な解法は,実時間における点と線の2次元観察のみでは明らかになっていない。 本稿では,回転変換デカップリング推定に基づく新しい3次元ポーズ解決器を提案する。 まず,観測の不確実性を考慮した正規ベクトルコプレーナリティ制約に基づく高精度な回転推定法を提案する。 第二に、方程式における回転成分と特徴観測成分の度合いを最小化する頑健な線形変換制約を、正確に翻訳を推定するために精巧に設計する。 合成データと実世界のデータを用いた実験により, 提案手法は, 古典的三焦点テンソル法と, 室内環境における最先端2視点アルゴリズムと比較して, 回転と翻訳の精度を向上することを示した。

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