PnP for Two-Dimensional Pose Estimation

要約

我々は、2 次元の動きに制約されたカメラ用の PnP アルゴリズムを提案します (たとえば、多くの車輪付きロボット プラットフォームに適用可能)。
この仮定を活用すると、検索空間の次元が削減されるため、3D PnP アルゴリズムよりもパフォーマンスが向上します。
また、あいまいな姿勢推定の発生も減少します (ほとんどの場合、偽の解は移動面の外側にあるため)。
私たちのアルゴリズムは、幾何学的基準を使用して近似解を見つけ、その予測を繰り返し改良します。
このアルゴリズムを、精度、パフォーマンス、ノイズに対する堅牢性の観点から既存の 3D PnP アルゴリズムと比較します。

要約(オリジナル)

We propose a PnP algorithm for a camera constrained to two-dimensional movement (applicable, for instance, to many wheeled robotics platforms). Leveraging this assumption allows performance improvements over 3D PnP algorithms due to the reduction in search space dimensionality. It also reduces the incidence of ambiguous pose estimates (as, in most cases, the spurious solutions fall outside the plane of movement). Our algorithm finds an approximate solution using geometric criteria and refines its prediction iteratively. We compare this algorithm to existing 3D PnP algorithms in terms of accuracy, performance, and robustness to noise.

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