Bias-Eliminated PnP for Stereo Visual Odometry: Provably Consistent and Large-Scale Localization

要約

この論文では、最初に、確かな一貫性を備えたステレオ視覚臭気（VO）のバイアス除去重量（バイアス-ELI-W）パースペクティブ-Nポイント（PNP）推定器を提示します。
具体的には、統計理論を活用して、漸近的に偏りのない{n} $を発症します – さまざまな3D三角測量の不確実性を説明する一貫したPNP推定器を開発し、特徴の数が増えるにつれて相対ポーズ推定値がグラウンドトゥルースに収束することを保証します。
次に、ステレオVOパイプライン側では、新しいフレームを追跡するための現代的な機能を継続的に三角形にし、ポーズと3Dポイントエラーの間の時間的依存性を効果的に切り離すフレームワークを提案します。
バイアス-ELI-W PNP推定器を提案されたステレオVOパイプラインに統合し、ポーズ推定エラーの抑制を強化する相乗効果を生み出します。
KittiおよびOxford Robotcarデータセットでの方法のパフォーマンスを検証します。
実験結果は、我々の方法が次のことを示しています。1）大規模環境での相対的なポーズ誤差と絶対軌道誤差の両方で大幅な改善を達成することを示しています。
2）不安定で予測不可能なロボットモーションの下で信頼できるローカリゼーションを提供します。
ステレオVOにおけるバイアス-ELI-W PNPの実装が成功したことは、PNPが重要な成分である多様なアプリケーションに光を当て、高不確実性測定を備えたロボット推定タスクにおける情報スクリーニングの重要性を示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we first present a bias-eliminated weighted (Bias-Eli-W) perspective-n-point (PnP) estimator for stereo visual odometry (VO) with provable consistency. Specifically, leveraging statistical theory, we develop an asymptotically unbiased and $\sqrt {n}$-consistent PnP estimator that accounts for varying 3D triangulation uncertainties, ensuring that the relative pose estimate converges to the ground truth as the number of features increases. Next, on the stereo VO pipeline side, we propose a framework that continuously triangulates contemporary features for tracking new frames, effectively decoupling temporal dependencies between pose and 3D point errors. We integrate the Bias-Eli-W PnP estimator into the proposed stereo VO pipeline, creating a synergistic effect that enhances the suppression of pose estimation errors. We validate the performance of our method on the KITTI and Oxford RobotCar datasets. Experimental results demonstrate that our method: 1) achieves significant improvements in both relative pose error and absolute trajectory error in large-scale environments; 2) provides reliable localization under erratic and unpredictable robot motions. The successful implementation of the Bias-Eli-W PnP in stereo VO indicates the importance of information screening in robotic estimation tasks with high-uncertainty measurements, shedding light on diverse applications where PnP is a key ingredient.

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