Fugu-MT 論文翻訳(概要): PoseGravity: Pose Estimation from Points and Lines with Axis Prior

論文の概要: PoseGravity: Pose Estimation from Points and Lines with Axis Prior

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12646v2
Date: Mon, 16 Sep 2024 21:58:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 22:10:43.448280
Title: PoseGravity: Pose Estimation from Points and Lines with Axis Prior
Title（参考訳）: PoseGravity: 軸を優先した点と線からのPoseの推定
Authors: Akshay Chandrasekhar,
Abstract要約: 本稿では,カメラの回転行列の軸が与えられた絶対的なカメラポーズを推定するアルゴリズムを提案する。この問題はハイパーボラと単位円の交点を見つけることで効率よく解ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5687541347524245
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a new algorithm to estimate absolute camera pose given an axis of the camera's rotation matrix. Current algorithms solve the problem via algebraic solutions on limited input domains. This paper shows that the problem can be solved efficiently by finding the intersection points of a hyperbola and the unit circle. The solution can flexibly accommodate combinations of point and line features in minimal and overconstrained configurations. In addition, the two special cases of planar and minimal configurations are identified to yield simpler closed-form solutions. Extensive experiments validate the approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では,カメラの回転行列の軸が与えられた絶対的なカメラポーズを推定するアルゴリズムを提案する。現在のアルゴリズムは、限られた入力領域上の代数的解によって問題を解く。本稿では,ハイパーボラと単位円の交点を求めることで,問題を効率的に解けることを示す。このソリューションは、最小限と過剰に制約された構成で、点と線の特徴の組み合わせを柔軟に適合させることができる。さらに、平面と極小の構成の2つの特別なケースが同定され、より単純な閉形式解が得られる。大規模な実験でそのアプローチが検証される。

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