A PnP Algorithm 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精度と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、多項式系を解くことによって近似解を見つけ、その予測を繰り返し改良して再投影誤差を最小限に抑えます。
このアルゴリズムは、精度、パフォーマンス、ノイズに対する堅牢性の点で、既存の 3D PnP アルゴリズムと比べて優れています。

要約(オリジナル)

We propose a PnP algorithm for a camera constrained to two-dimensional motion (applicable, for instance, to many wheeled robotics platforms). Leveraging this assumption allows accuracy and 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 by solving a polynomial system and refines its prediction iteratively to minimize the reprojection error. The algorithm compares favorably to existing 3D PnP algorithms in terms of accuracy, performance, and robustness to noise.

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