Special Unitary Parameterized Estimators of Rotation

要約

この論文では、特殊なユニタリ行列の観点から回転推定を検討します。
まず、ワバの問題に対する複数の解が、四元数回転パラメータに線形制約を与える特殊なユニタリ行列を通じて導出されます。
次に、これらの制約から、問題に対する閉じた形式の解決策が最小のケースに対して提示されます。
最後に、これらの結果を動機として、ニューラル ネットワークで回転を学習するための新しい表現を調査します。
数多くの実験により、提案された方法が検証されています。

要約(オリジナル)

This paper explores rotation estimation from the perspective of special unitary matrices. First, multiple solutions to Wahba’s problem are derived through special unitary matrices, providing linear constraints on quaternion rotation parameters. Next, from these constraints, closed-form solutions to the problem are presented for minimal cases. Finally, motivated by these results, we investigate new representations for learning rotations in neural networks. Numerous experiments validate the proposed methods.

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