論文の概要: Trifocal Tensor and Relative Pose Estimation with Known Vertical Direction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.19110v1
- Date: Mon, 22 Dec 2025 07:26:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.65764
- Title: Trifocal Tensor and Relative Pose Estimation with Known Vertical Direction
- Title（参考訳）: 鉛直方向の3焦点テンソルと相対ポース推定
- Authors: Tao Li, Zhenbao Yu, Banglei Guan, Jianli Han, Weimin Lv, Friedrich Fraundorfer,
- Abstract要約: 縦方向の視線間の相対的なポーズを推定するための2つの新しい解法を提案する。
既知の垂直方向を考えると、リゴリサムは2つの回転角と2つの変換ベクトルに対してのみ解ける。
実験の結果,推定されたポーズの精度は他の方法よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.529815385599232
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work presents two novel solvers for estimating the relative poses among views with known vertical directions. The vertical directions of camera views can be easily obtained using inertial measurement units (IMUs) which have been widely used in autonomous vehicles, mobile phones, and unmanned aerial vehicles (UAVs). Given the known vertical directions, our lgorithms only need to solve for two rotation angles and two translation vectors. In this paper, a linear closed-form solution has been described, requiring only four point correspondences in three views. We also propose a minimal solution with three point correspondences using the latest Gröbner basis solver. Since the proposed methods require fewer point correspondences, they can be efficiently applied within the RANSAC framework for outliers removal and pose estimation in visual odometry. The proposed method has been tested on both synthetic data and real-world scenes from KITTI. The experimental results show that the accuracy of the estimated poses is superior to other alternative methods.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,縦方向の視線間の相対的なポーズを推定するための2つの新しい解法を提示する。
カメラビューの垂直方向は、自動運転車、携帯電話、無人航空機(UAV)で広く使われている慣性測定ユニット(IMU)を使用して容易に得ることができる。
既知の垂直方向を考えると、リゴリサムは2つの回転角と2つの変換ベクトルに対してのみ解ける。
本稿では, 線形閉形式解について述べるとともに, 3 つの視点において 4 点対応しか必要としない。
また、最新のGröbner基底解法を用いて、3点対応を持つ最小解も提案する。
提案手法はより少ない点対応を必要とするため, RANSACフレームワーク内に効率よく適用でき, 視力計測における外乱除去とポーズ推定を行うことができる。
提案手法は,KITTIの合成データと実世界の両方で検証されている。
実験の結果,推定されたポーズの精度は他の方法よりも優れていることがわかった。
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