An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation

要約

ライン フィーチャは、人工環境におけるポイント フィーチャを補完する有効な機能です。
ライン フィーチャによって提供される 3D-2D 制約は、ビジュアル オドメトリ (VO) およびストラクチャ フロム モーション (SfM) システムで広く使用されています。
ただし、点と線の 2D 観察のみをリアルタイムで使用して 3 視点の相対運動を正確に解決する方法は十分に検討されていません。
この論文では、回転と平行移動を分離した推定に基づく新しい 3 視点ポーズ ソルバーを提案します。
まず、観測の不確実性を考慮した法線ベクトル共平面性制約に基づく高精度回転推定法を提案し、これはLevenberg-Marquardt(LM)アルゴリズムによって効率的に解くことができる。
第 2 に、方程式内の回転成分と特徴観測成分の次数を最小限に抑える堅牢な線形平行移動制約が、平行移動を正確に推定するために精巧に設計されています。
合成データと実世界のデータに関する実験では、提案されたアプローチが、屋外および屋内環境における古典的な三焦点テンソルベースの方法や最先端の​​ 2 ビュー アルゴリズムと比較して、回転と平行移動の両方の精度が向上することを示しています。

要約(オリジナル)

Line features are valid complements for point features in man-made environments. 3D-2D constraints provided by line features have been widely used in Visual Odometry (VO) and Structure-from-Motion (SfM) systems. However, how to accurately solve three-view relative motion only with 2D observations of points and lines in real time has not been fully explored. In this paper, we propose a novel three-view pose solver based on rotation-translation decoupled estimation. First, a high-precision rotation estimation method based on normal vector coplanarity constraints that consider the uncertainty of observations is proposed, which can be solved by Levenberg-Marquardt (LM) algorithm efficiently. Second, a robust linear translation constraint that minimizes the degree of the rotation components and feature observation components in equations is elaborately designed for estimating translations accurately. Experiments on synthetic data and real-world data show that the proposed approach improves both rotation and translation accuracy compared to the classical trifocal-tensor-based method and the state-of-the-art two-view algorithm in outdoor and indoor environments.

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