CPnP：具有偏置消除的透视n点问题一致位姿估计器
计算机视觉与模式识别
2024-11-07 v2 机器人学
摘要
透视n点（PnP）问题在计算机视觉与摄影测量领域已被广泛研究。随着特征提取技术的发展，单幅图像中可能出现大量特征点。设计一种一致估计器（即随着点数的增加，估计值收敛于真实相机位姿）是有前景的。为此，我们通过测量模型修正与变量消去，从原始投影模型构造线性方程，并据此获得闭式最小二乘解，提出了一种具有偏置消除的一致PnP求解器，命名为CPnP。随后我们分析并减去该解的渐近偏置，得到一致估计。此外，执行Gauss-Newton（GN）迭代以精炼一致解。我们所提估计器在计算上是高效的——其计算复杂度为。在合成数据与真实图像上的实验测试表明，对于具有密集视觉特征的图像，我们所提估计器在估计精度与计算时间上优于一些知名的估计器。
引用
@article{arxiv.2209.05824,
title = {CPnP: Consistent Pose Estimator for Perspective-n-Point Problem with Bias Elimination},
author = {Guangyang Zeng and Shiyu Chen and Biqiang Mu and Guodong Shi and Junfeng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.05824},
year = {2024}
}