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を実現するための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ために、正確かつ堅牢な複数チェックベースの 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。
高精度を確保するために、2D-2D 特徴照合を使用して、取得されたデータベース画像に対するクエリ画像の姿勢を推定することに重点を置いています。
理論的には、局所平面運動制約を基本行列の推定と三角測量ステージの両方に組み込むことにより、絶対姿勢推定に必要な最小限の特徴一致が減り、それによって外れ値除去の堅牢性が向上します。
さらに、解決プロセス全体を通じて解決策の正しさを保証するために、複数のチェック メカニズムを導入します。
検証のために、シミュレーションと 2 つの現実世界のデータセットの両方で定性的および定量的な実験が実行され、実験結果は、提案された 3D モデルフリーの視覚的位置特定システムによってもたらされる精度と堅牢性の両方が大幅に向上することを示しています。

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 for achieving 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 an accurate and robust multiple checking-based 3D model-free visual localization system to address the aforementioned issues. To ensure high accuracy, our focus is on estimating the pose of a query image relative to the retrieved database images using 2D-2D feature matches. Theoretically, by incorporating the local planar motion constraint into both the estimation of the essential matrix and the triangulation stages, we reduce the minimum required feature matches for absolute pose estimation, thereby enhancing the robustness of outlier rejection. Additionally, we introduce a multiple-checking mechanism to ensure the correctness of the solution throughout the solving process. For validation, qualitative and quantitative experiments are performed on both simulation and two real-world datasets and the experimental results demonstrate a significant enhancement in both accuracy and robustness afforded by the proposed 3D model-free visual localization system.

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