論文の概要: Differential 6-DOF Pose Estimation with Provable First-Order Immunity to Camera Calibration Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04673v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 10:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.826102
• Title: Differential 6-DOF Pose Estimation with Provable First-Order Immunity to Camera Calibration Errors
• Title（参考訳）: カメラ校正誤差に対する確率的一階免疫による差分6-DOF推定
• Authors: Yueqiang Zhang, Liang Deng, Yi Zhang, Baoqiong Wang, Wenjun Chen, Shuixin Pan, Yulan Guo, Qifeng Yu,
• Abstract要約: 従来の3D-2D手法では、絶対的なカメラポーズを毎回独立して推定し、カメラからプラットフォームへのポーズを通してプラットフォームの動きを復元する。 本稿では,フレーム間画像変位と既知の3次元制御点からプラットフォームの動きを直接復元する差分ポーズ推定手法を提案する。 回転誤差は、キャリブレーション誤差、動き、大きさ、観察幾何学によって決定される有界摂動を誘導する一方で、外在誤差が正確にキャンセルされることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.41872679860813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate six-degree-of-freedom (6-DOF) motion estimation is essential for robotic manipulation, autonomous systems, and structural displacement monitoring. Conventional 3D-2D methods estimate absolute camera poses independently at each time and recover platform motion through camera-to-platform extrinsics, making them sensitive to extrinsic calibration errors, especially for micromotion. We present a differential pose estimation method that directly recovers platform motion from inter-frame image displacements and known 3D control points. By differencing perspective projection equations, using a depth-invariance approximation, and modeling motion on SE(3), the method avoids independent absolute-pose estimation and supports both monocular and multi-camera systems. We prove that translational extrinsic errors cancel exactly, while rotational errors induce a bounded perturbation determined by calibration error, motion magnitude, and observation geometry. We also derive generic observability conditions, a Cramer-Rao lower bound, and a bias-eliminated consistent estimator, and characterize the validity limits of the approximations. Extensive synthetic and real-world experiments establish a new state of the art for 6-DOF platform micromotion estimation, outperforming representative PnP and generalized-PnP methods in accuracy, calibration robustness, and computational efficiency. With five control points and 0.5-pixel image noise, the monocular solver obtains a combined pitch-yaw rotation RMSE of 10.09 arcsec, a translation RMSE of 3.70 mm, and a runtime of 0.34 ms. The binocular solver achieves a rotation RMSE of 10.58 arcsec, a translation RMSE of 3.91 mm, and a runtime of 0.27 ms. Code will be released upon publication at https://github.com/zyoungszu/pami2026.
• Abstract（参考訳）: 正確な6自由度(6自由度)の運動推定は、ロボット操作、自律システム、構造変位モニタリングに不可欠である。 従来の3D-2D手法では、絶対的なカメラのポーズを独立して推定し、カメラからプラットフォームへの外部移動を通してプラットフォームの動きを復元し、特にマイクロモーションにおいて、外的キャリブレーション誤差に敏感である。 本稿では,フレーム間画像変位と既知の3次元制御点から直接プラットフォームの動きを復元する差分ポーズ推定手法を提案する。 遠近距離射影方程式の微分、深さ不変近似、SE(3)上のモデリング運動を用いて、独立的な絶対位置推定を回避し、単分子およびマルチカメラシステムの両方をサポートする。 本研究では, 回転誤差がキャリブレーション誤差, 運動量, 観測幾何学によって決定される有界摂動を誘発する一方で, 翻訳外乱誤差が正確にキャンセルされることを証明した。 また, 一般可観測条件, クレーマー・ラオ下界, 偏微分一貫した推定器を導出し, 近似の妥当性の限界を特徴づける。 広汎な合成および実世界の実験は、6-DOFプラットフォームマイクロモーション推定のための新しい最先端技術を確立し、精度、キャリブレーションの堅牢性、計算効率において代表的PnPと一般化されたPnP法を上回っている。 5つの制御点と0.5ピクセルの画像ノイズにより、モノクロソルバは10.09 arcsecのピッチヨー回転RMSEと3.70 mmの変換RMSEと0.34 msのランタイムを組み合わせたRMSEを得る。双眼鏡ソルバは10.58 arcsecの回転RMSE、3.91 mmの変換RMSEと0.27 msのコードを生成する。

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