广义相对位姿估计能否解决稀疏三维配准？
计算机视觉与模式识别
2019-06-17 v1
摘要
流行的三维扫描配准项目，如 Stanford digital Michelangelo 或 KinectFusion，利用高分辨率传感器数据进行扫描对齐。在缺乏 RGB 分量的情况下，解决稀疏三维扫描的配准尤为具有挑战性。在这种情况下，我们无法建立点对应关系，因为同一个三维点无法在两次连续扫描中被捕获。与基于对应关系的方法不同，我们采取了不同的视角，基于相邻扫描中线段相交的约束来构建稀疏三维配准问题。我们通过将每条水平和垂直扫描线建模为分段线性线段来获取线段。我们提出了一种新的交替投影算法，利用线段相交约束来解决扫描对齐问题。我们开发了两种新的最小求解器，用于在存在平面对应关系的情况下进行扫描对齐：1) 3 个线段交点和 1 个平面对应关系；2) 1 个线段交点和 2 个平面对应关系。我们在 Kinect 和 LiDAR 数据集上优于其他竞争方法。
引用
@article{arxiv.1906.05888,
title = {Can generalised relative pose estimation solve sparse 3D registration?},
author = {Siddhant Ranade and Xin Yu and Shantnu Kakkar and Pedro Miraldo and Srikumar Ramalingam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.05888},
year = {2019}
}