Optimizing Fiducial Marker Placement for Improved Visual Localization

要約

基準マーカーをシーンに追加することは、視覚的位置特定アルゴリズムをより堅牢にするためのよく知られた戦略です。
従来、これらのマーカーの位置は、視覚的なローカリゼーション技術に精通した人間によって選択されていました。
このホワイト ペーパーでは、シーン内の自動マーカー配置の問題について説明します。
具体的には、あらかじめ決められた一連のマーカーとシーン モデルが与えられた場合、ビジュアル ローカリゼーションの精度を向上させることができるシーン内の最適化されたマーカー位置を計算します。
私たちの主な貢献は、自然なシーンの特徴とシーンに追加された人工的な基準マーカーの両方を組み込んだ、カメラのローカライズ可能性をモデル化するための新しいフレームワークです。
カメラの位置特定フレームワークに基づく貪欲なアルゴリズムである、最適化されたマーカー配置 (OMP) を紹介します。
また、合成シーンから生成された 3D モデルと画像でマーカー配置アルゴリズムをテストするためのシミュレーション フレームワークも設計しました。
このテストベッド内で OMP を評価したところ、4 つの異なるシーンで最大 20% のローカリゼーション レートの改善が実証されました。

要約(オリジナル)

Adding fiducial markers to a scene is a well-known strategy for making visual localization algorithms more robust. Traditionally, these marker locations are selected by humans who are familiar with visual localization techniques. This paper explores the problem of automatic marker placement within a scene. Specifically, given a predetermined set of markers and a scene model, we compute optimized marker positions within the scene that can improve accuracy in visual localization. Our main contribution is a novel framework for modeling camera localizability that incorporates both natural scene features and artificial fiducial markers added to the scene. We present optimized marker placement (OMP), a greedy algorithm that is based on the camera localizability framework. We have also designed a simulation framework for testing marker placement algorithms on 3D models and images generated from synthetic scenes. We have evaluated OMP within this testbed and demonstrate an improvement in the localization rate by up to 20 percent on four different scenes.

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