Rejecting Outliers in 2D-3D Point Correspondences from 2D Forward-Looking Sonar Observations

要約

古典的な堅牢な方法を適用する前に外れ値を拒否することは、特に外れ値の比率が非常に高い場合（例：90％）、推定の成功率を高めるための一般的なアプローチです。
ただし、この方法は、多くの場合、センサーまたはタスク固有の特性に依存しており、異なるシナリオで簡単に転送できない場合があります。
このホワイトペーパーでは、2Dフォワードのソナー（2D FLS）観測から2D-3Dポイント対応の外れ値を拒否する問題に焦点を当てています。
2D FLSの標高の狭い視野を完全に活用し、異なる3Dポイント構成の2つの互換性テストを開発します。（1）一般的に、ポイントセットから形成された過度に長いエッジまたは短いエッジをフィルタリングするペアワイズ長インチ内テストを設計します。
（2）Coplanarの場合、コプラナリティテストを設計して、コプラナー設定の下で4つの対応が互換性があるかどうかを確認します。
どちらのテストも外れ値の拒絶パイプラインに統合されており、その後に最大のクリーク検索が行われ、最大の一貫した測定セットがインラとして識別されます。
広範なシミュレーションは、一般的な症例と共同症例のための提案された方法が、それぞれ80％と90％の異常な比率で効果的に機能することを示しています。

要約(オリジナル)

Rejecting outliers before applying classical robust methods is a common approach to increase the success rate of estimation, particularly when the outlier ratio is extremely high (e.g. 90%). However, this method often relies on sensor- or task-specific characteristics, which may not be easily transferable across different scenarios. In this paper, we focus on the problem of rejecting 2D-3D point correspondence outliers from 2D forward-looking sonar (2D FLS) observations, which is one of the most popular perception device in the underwater field but has a significantly different imaging mechanism compared to widely used perspective cameras and LiDAR. We fully leverage the narrow field of view in the elevation of 2D FLS and develop two compatibility tests for different 3D point configurations: (1) In general cases, we design a pairwise length in-range test to filter out overly long or short edges formed from point sets; (2) In coplanar cases, we design a coplanarity test to check if any four correspondences are compatible under a coplanar setting. Both tests are integrated into outlier rejection pipelines, where they are followed by maximum clique searching to identify the largest consistent measurement set as inliers. Extensive simulations demonstrate that the proposed methods for general and coplanar cases perform effectively under outlier ratios of 80% and 90%, respectively.

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