Affine Correspondences between Multi-Camera Systems for Relative Pose Estimation

要約

我々は、2 つのアフィン対応 (AC) を使用してマルチカメラ システムの相対姿勢を計算する新しい方法を提案します。
マルチカメラ相対姿勢推定に対する既存のソリューションは、動きの特殊なケースに限定されているか、計算の複雑さが高すぎるか、必要な点対応 (PC) が多すぎるかのいずれかです。
したがって、これらのソルバーは、RANSAC をロバストな推定器として適用する場合、効率的または正確な相対姿勢推定を妨げます。
この論文では、特別なパラメータ化を使用して AC とマルチカメラ システムの間の幾何学的制約を利用する場合、AC を使用した 6DOF 相対姿勢推定問題が実行可能な最小の解決策を可能にすることを示します。
我々は、2 つのビュー、つまりカメラ間とカメラ内にわたる 2 つの一般的なタイプの AC を包含する 2 つの AC に基づいた問題定式化を提示します。
さらに、最小ソルバーを生成するためのフレームワークを拡張して、さまざまな相対姿勢推定問題 (たとえば、事前に既知の回転角度を使用した 5DOF 相対姿勢推定) を解決することができます。
仮想および現実のマルチカメラ システムの両方での実験により、提案されたソルバーが最先端のアルゴリズムよりも効率的であり、相対的な姿勢精度が向上することが証明されました。
ソース コードは https://github.com/jizhaox/relpose-mcs- Depth で入手できます。

要約(オリジナル)

We present a novel method to compute the relative pose of multi-camera systems using two affine correspondences (ACs). Existing solutions to the multi-camera relative pose estimation are either restricted to special cases of motion, have too high computational complexity, or require too many point correspondences (PCs). Thus, these solvers impede an efficient or accurate relative pose estimation when applying RANSAC as a robust estimator. This paper shows that the 6DOF relative pose estimation problem using ACs permits a feasible minimal solution, when exploiting the geometric constraints between ACs and multi-camera systems using a special parameterization. We present a problem formulation based on two ACs that encompass two common types of ACs across two views, i.e., inter-camera and intra-camera. Moreover, the framework for generating the minimal solvers can be extended to solve various relative pose estimation problems, e.g., 5DOF relative pose estimation with known rotation angle prior. Experiments on both virtual and real multi-camera systems prove that the proposed solvers are more efficient than the state-of-the-art algorithms, while resulting in a better relative pose accuracy. Source code is available at https://github.com/jizhaox/relpose-mcs-depth.

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