論文の概要: Globally Optimal Solution to the Generalized Relative Pose Estimation Problem using Affine Correspondences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17188v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 03:10:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.225714
• Title: Globally Optimal Solution to the Generalized Relative Pose Estimation Problem using Affine Correspondences
• Title（参考訳）: アフィン対応を用いた一般化相対詩推定問題に対する大域的最適解法
• Authors: Zhenbao Yu, Banglei Guan, Shunkun Liang, Zibin Liu, Yang Shang, Qifeng Yu,
• Abstract要約: 視覚情報と慣性情報を用いた相対的なポーズ推定は、様々な分野において重要な応用である。 本稿では,アフィン対応を用いた大域的最適解法を提案し,一般化された相対ポーズを既知の垂直方向で推定する。 提案手法は,合成データと実世界のデータセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.13747114612191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile devices equipped with a multi-camera system and an inertial measurement unit (IMU) are widely used nowadays, such as self-driving cars. The task of relative pose estimation using visual and inertial information has important applications in various fields. To improve the accuracy of relative pose estimation of multi-camera systems, we propose a globally optimal solver using affine correspondences to estimate the generalized relative pose with a known vertical direction. First, a cost function about the relative rotation angle is established after decoupling the rotation matrix and translation vector, which minimizes the algebraic error of geometric constraints from affine correspondences. Then, the global optimization problem is converted into two polynomials with two unknowns based on the characteristic equation and its first derivative is zero. Finally, the relative rotation angle can be solved using the polynomial eigenvalue solver, and the translation vector can be obtained from the eigenvector. Besides, a new linear solution is proposed when the relative rotation is small. The proposed solver is evaluated on synthetic data and real-world datasets. The experiment results demonstrate that our method outperforms comparable state-of-the-art methods in accuracy.
• Abstract（参考訳）: マルチカメラシステムと慣性測定ユニット(IMU)を備えたモバイルデバイスは、近年、自動運転車など、広く使われている。 視覚情報と慣性情報を用いた相対ポーズ推定の課題は、様々な分野において重要な応用である。 マルチカメラシステムの相対ポーズ推定精度を向上させるために,アフィン対応を用いた大域的最適解法を提案し,一般化された相対ポーズを既知の垂直方向で推定する。 まず、回転行列と変換ベクトルを分離した後、相対回転角に関するコスト関数が成立し、アフィン対応から幾何制約の代数的誤差を最小化する。 そして、大域最適化問題は特性方程式に基づいて2つの未知の多項式に変換され、その第一微分はゼロとなる。 最後に、多項式固有値ソルバを用いて相対回転角を解き、固有ベクトルから翻訳ベクトルを得る。 さらに、相対回転が小さい場合に新しい線形解が提案される。 提案手法は,合成データと実世界のデータセットを用いて評価する。 実験の結果,本手法は最先端の手法よりも精度が高いことがわかった。

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