Präzise und echtzeitfähige Schätzung der relativen Pose aus Dreifach-Punkt-Linien-Bildern durch Entkopplung von Rotation und Translation

Основные понятия

Eine präzise und echtzeitfähige Methode zur Schätzung der relativen Pose aus Dreifach-Punkt-Linien-Bildern durch Entkopplung von Rotation und Translation.

Аннотация

Die Kernaussagen des Artikels sind:

Linienfeatures sind eine gültige Ergänzung zu Punktfeatures in Umgebungen mit künstlichen Strukturen. 3D-2D-Constraints von Linienfeatures werden in Visual Odometry (VO) und Structure-from-Motion (SfM) Systemen eingesetzt.
Es wurde bisher nicht vollständig erforscht, wie man die relative Bewegung zwischen drei Ansichten nur mit 2D-Beobachtungen von Punkten und Linien in Echtzeit genau lösen kann.
Der Artikel präsentiert einen neuartigen Drei-Ansichten-Posenlöser, der auf einer entkoppelten Schätzung von Rotation und Translation basiert.
Für die Rotationsschätzung wird eine hochpräzise Methode basierend auf Normalenvektoren-Koplanarität-Constraints vorgeschlagen, die die Unsicherheit der Beobachtungen berücksichtigt.
Eine robuste lineare Translationsrestriktion, die den Grad der Rotations- und Featurebeobachtungskomponenten in den Gleichungen minimiert, wird für die genaue Translationsschätzung eingeführt.
Experimente mit synthetischen und realen Daten zeigen, dass der Ansatz sowohl in Rotation als auch in Translation genauer ist als die klassische trifokale Tensor-Methode und der aktuelle Zwei-Ansichten-Algorithmus, auch in Degenerationsszenarien.

Статистика

Die Rotationsschätzung ist um bis zu 0,22 Grad genauer als der Vergleichsansatz.
Die Translationsschätzung ist um bis zu 7,07 Grad genauer als der Vergleichsansatz.

Цитаты

"Eine präzise und echtzeitfähige Methode zur Schätzung der relativen Pose aus Dreifach-Punkt-Linien-Bildern durch Entkopplung von Rotation und Translation."
"Eine hochpräzise Rotationsschätzungsmethode basierend auf Normalenvektoren-Koplanarität-Constraints, die die Unsicherheit der Beobachtungen berücksichtigt."
"Eine robuste lineare Translationsrestriktion, die den Grad der Rotations- und Featurebeobachtungskomponenten in den Gleichungen minimiert, für die genaue Translationsschätzung."

Ключевые выводы из

An Accurate and Real-time Relative Pose Estimation from Triple Point-line Images by Decoupling Rotation and Translation

by Zewen Xu,Yij... в arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11639.pdf

Дополнительные вопросы

Wie könnte der vorgestellte Ansatz in ein visuell-inertielles Odometrie-System integriert werden, um die Genauigkeit weiter zu verbessern?

Um den vorgestellten Ansatz in ein visuell-inertielles Odometrie-System zu integrieren und die Genauigkeit weiter zu verbessern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Fusion von Punkten und Linien: Der Ansatz RT2PL basiert auf der Kombination von Punkt- und Linienmerkmalen. Durch die Integration von Linienmerkmalen in das visuell-inertielle Odometrie-System können zusätzliche und robustere Informationen für die Schätzung der relativen Pose bereitgestellt werden.

Erweiterte Bewegungsschätzung: Durch die Verwendung von Linienmerkmalen können Bewegungsschätzungen in Szenarien mit schwachen Texturmerkmalen oder Degenerationssituationen verbessert werden. Dies kann zu genaueren und konsistenteren Schätzungen der relativen Pose führen.

Berücksichtigung von Unsicherheiten: Der Ansatz RT2PL bezieht Unsicherheiten in den Beobachtungen mit ein, was zu einer robusten Schätzung der relativen Pose führt. Diese Berücksichtigung von Unsicherheiten kann auch in das visuell-inertielle Odometrie-System integriert werden, um die Genauigkeit der Schätzungen zu verbessern.

Optimierungsalgorithmen: Die Verwendung von effizienten Optimierungsalgorithmen wie dem Levenberg-Marquardt-Algorithmus, wie im RT2PL-Ansatz vorgeschlagen, kann die Konvergenzgeschwindigkeit und Genauigkeit der relativen Pose-Schätzungen im visuell-inertialen Odometrie-System verbessern.

Durch die Integration des RT2PL-Ansatzes in ein visuell-inertielles Odometrie-System können die Genauigkeit und Robustheit der relativen Pose-Schätzungen in verschiedenen Szenarien weiter verbessert werden.

Wie könnte der Ansatz erweitert werden, um nicht nur die relative Pose, sondern auch die 3D-Struktur der Umgebung in Echtzeit zu rekonstruieren?

Um den Ansatz zu erweitern, um nicht nur die relative Pose, sondern auch die 3D-Struktur der Umgebung in Echtzeit zu rekonstruieren, könnten folgende Schritte unternommen werden:

3D-Rekonstruktion mit Punkten und Linien: Durch die Integration von Punkten und Linien in die 3D-Rekonstruktionspipeline kann eine detailliertere und robustere Rekonstruktion der Umgebung erreicht werden. Die Kombination von Punkten und Linien ermöglicht eine präzisere Erfassung der Struktur und Geometrie der Umgebung.

Sparse SLAM-Ansatz: Der Ansatz könnte in ein Sparse SLAM-System (Simultaneous Localization and Mapping) integriert werden, um die 3D-Struktur der Umgebung kontinuierlich zu rekonstruieren. Durch die Verwendung von Punkten und Linien als Merkmale können sowohl die Kamerapose als auch die Umgebungsstruktur geschätzt werden.

Berücksichtigung von Bewegung und Struktur: Der erweiterte Ansatz sollte die Bewegungsschätzung und die Strukturrekonstruktion in Echtzeit kombinieren, um eine konsistente und genaue Darstellung der Umgebung zu gewährleisten. Dies erfordert eine effiziente Fusion von Bewegungsinformationen und Strukturinformationen aus Punkten und Linien.

Echtzeit-Optimierung: Die Implementierung von Echtzeit-Optimierungsalgorithmen, die sowohl die relative Pose als auch die 3D-Struktur schätzen, ist entscheidend. Durch die kontinuierliche Optimierung können genaue und konsistente Rekonstruktionen der Umgebung in Echtzeit gewährleistet werden.

Durch die Erweiterung des Ansatzes, um die 3D-Struktur der Umgebung in Echtzeit zu rekonstruieren, können fortschrittliche Anwendungen in den Bereichen Robotik, autonome Navigation und Augmented Reality realisiert werden.