相对姿态问题的双旋转解
计算机视觉与模式识别
2025-05-06 v1
摘要
相对姿态估计作为计算机视觉中的基本问题，已被广泛研究数十年。现有方法要么对必需矩阵进行估计和分解，要么直接估计旋转和平移以获得解。本文通过提出一种新颖的双旋转解，打破了这一传统问题的常规做法。我们首先引入三个基准变换，每种变换都关联一个几何度量，用于量化待估计相对姿态与其对应基准变换之间的距离。随后，基于这些度量设计三个能量函数，并在李ouville 流形 上通过迭代更新两个旋转矩阵来最小化这些能量函数。最终利用这两个旋转矩阵以及能量函数最小值对应的基准变换来恢复相对姿态。对多样化的相对姿态估计任务进行的广泛定量和定性评估表明，我们提出的双旋转解性能卓越。源码、演示视频和数据集将于发表时在 \href{https://mias.group/birotation-solution}{mias.group/birotation-solution} 上提供。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.02025,
title = {A Birotation Solution for Relative Pose Problems},
author = {Hongbo Zhao and Ziwei Long and Mengtan Zhang and Hanli Wang and Qijun Chen and Rui Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.02025},
year = {2025}
}