BESTAnP: Bi-Step Efficient and Statistically Optimal Estimator for Acoustic-n-Point Problem

要約

n 個の 3D-2D 点の対応に従って 2D 前方監視ソナー (FLS) の姿勢を推定する音響 n 点 (AnP) 問題を検討します。
私たちは、測定された部分球面座標の性質を調査し、それらの並進と方向に対する固有の関係を明らかにします。
これに基づいて、平行移動と方向の推定を分離する、2 ステップの効率的で統計的に最適な AnP (BESTAnP) アルゴリズムを提案します。
具体的には、最初のステップでは、移動推定は、距離のみの測定に基づいた範囲ベースの位置特定問題として定式化されます。
2 番目のステップでは、方位角のみの測定と推定された平行移動に基づいて固有分解によって回転が推定されます。
BESTAnP は、完全な 6 度ポーズの閉じた形式の解を提供する最初の AnP アルゴリズムです。
さらに、BESTAnP が一貫性の統計的特性を持つように、BESTAnP のバイアス除去を実行します。
シミュレーションと実際の実験を通じて、BESTAnP は最先端 (SOTA) 手法と比較して 10 倍以上高速であり、リソースに制約のあるプラットフォームで同等の精度を示しながらリアルタイム処理能力を備えていることを実証しました。
さらに、BESTAnP をソナーベースのオドメトリに初めて組み込み、軌道推定の有効性を示しました。

要約(オリジナル)

We consider the acoustic-n-point (AnP) problem, which estimates the pose of a 2D forward-looking sonar (FLS) according to n 3D-2D point correspondences. We explore the nature of the measured partial spherical coordinates and reveal their inherent relationships to translation and orientation. Based on this, we propose a bi-step efficient and statistically optimal AnP (BESTAnP) algorithm that decouples the estimation of translation and orientation. Specifically, in the first step, the translation estimation is formulated as the range-based localization problem based on distance-only measurements. In the second step, the rotation is estimated via eigendecomposition based on azimuth-only measurements and the estimated translation. BESTAnP is the first AnP algorithm that gives a closed-form solution for the full six-degree pose. In addition, we conduct bias elimination for BESTAnP such that it owns the statistical property of consistency. Through simulation and real-world experiments, we demonstrate that compared with the state-of-the-art (SOTA) methods, BESTAnP is over ten times faster and features real-time capacity in resource-constrained platforms while exhibiting comparable accuracy. Moreover, for the first time, we embed BESTAnP into a sonar-based odometry which shows its effectiveness for trajectory estimation.

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