动态位姿估计
计算机视觉与模式识别
2021-08-13 v3 机器人学
动力系统
摘要
我们研究了在已知对应关系下对齐两组 3D 几何基元的问题。我们的第一个贡献是表明该基元对齐框架统一了五个感知问题，包括点云配准、基元（网格）配准、类别级 3D 配准、绝对位姿估计（APE）和类别级 APE。我们的第二个贡献是提出动态位姿估计（DAMP），这是首个通过模拟由虚拟弹簧与阻尼产生的刚体动力学来解决基元对齐问题的通用且实用的算法，其中弹簧跨越对应基元之间的最短距离。我们在涵盖全部五个问题的模拟与真实数据集上评估了 DAMP，并证明（i）在前三个具有 3D-3D 对应关系的问题中 DAMP 总是收敛到全局最优解；（ii）尽管在后两个具有 2D-3D 对应关系的问题中 DAMP 有时收敛到次优解，但利用逃离局部极小值的方案，DAMP 总是成功。我们的第三个贡献是揭开了 DAMP 令人惊讶的经验性能之谜，并通过刻画底层动力学系统平衡点的局部稳定性，在点云配准情形下形式化证明了全局收敛结果。
引用
@article{arxiv.2103.06182,
title = {Dynamical Pose Estimation},
author = {Heng Yang and Chris Doran and Jean-Jacques Slotine},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06182},
year = {2021}
}
备注
ICCV 2021 camera ready. Code: https://github.com/hankyang94/DAMP. Video: https://youtu.be/CDYXR1h98Q4