3D Model-free Visual localization System from Essential Matrix under Local Planar Motion

要約

視覚的位置特定は、低コストの自律移動ロボットの機能において重要な役割を果たします。
正確な視覚的位置特定に対する現在の最先端のアプローチは 3D シーン固有のものであり、新しい環境に直面した場合には 3D シーン モデルを構築するために追加の計算リソースとストレージ リソースが必要になります。
視覚的な位置特定のために 2D 画像のデータベースを直接使用する代替アプローチは、より高い柔軟性を提供します。
しかし、そのような方法は現在、位置特定の精度が限られているという問題があります。
この論文では、前述の問題に対処する、堅牢かつ正確な多重チェックベースの 3D モデルフリーの視覚的位置特定システムを提案します。
中心となるアイデアは、一般的な地上移動ロボットの局所的な平面運動特性を基本行列推定段階と三角測量段階の両方にモデル化して、2 つの最小解を取得することです。
提案された最小ソリューションを多重チェック スキームに組み込むことにより、提案された 3D モデルフリーの視覚的位置特定フレームワークは、シミュレーションと現実世界の実験の両方で高い精度と堅牢性を実証します。

要約(オリジナル)

Visual localization plays a critical role in the functionality of low-cost autonomous mobile robots. Current state-of-the-art approaches to accurate visual localization are 3D scene-specific, requiring additional computational and storage resources to construct a 3D scene model when facing a new environment. An alternative approach of directly using a database of 2D images for visual localization offers more flexibility. However, such methods currently suffer from limited localization accuracy. In this paper, we propose a robust and accurate multiple checking-based 3D model-free visual localization system that addresses the aforementioned issues. The core idea is to model the local planar motion characteristic of general ground-moving robots into both essential matrix estimation and triangulation stages to obtain two minimal solutions. By embedding the proposed minimal solutions into the multiple checking scheme, the proposed 3D model-free visual localization framework demonstrates high accuracy and robustness in both simulation and real-world experiments.

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