迭代 PnP 及其在机器人导航三维-二维血管图像配准中的应用
机器人学
2024-01-12 v2 图像与视频处理
摘要
本文报道一种新型的以机器人为中心的实时三维-二维血管图像对齐算法，该算法对离群点具有鲁棒性且能对齐非刚性形状。极少有工作能同时为血管介入机器人实现实时与精确的性能。本工作将高精度三维-二维配准技术与介入机器人应用中的计算效率需求相桥接。我们将基于中心线的血管三维-二维图像配准问题归类为迭代 Perspective-n-Point（PnP）问题，并提出在李流形上使用 Levenberg-Marquardt 求解器。随后，引入近期发展的再生核希尔伯特空间（RKHS）算法以克服典型机器人场景中的“大对小”问题。最后，应用迭代重加权最小二乘高效求解基于 RKHS 的建模。实验表明，所提算法配准处理频率超过 50 Hz（刚性）与 20 Hz（非刚性），并取得与其他工作相竞争的配准精度。结果表明，我们的迭代 PnP 适用于未来的血管介入机器人应用。
引用
@article{arxiv.2310.12551,
title = {Iterative PnP and its application in 3D-2D vascular image registration for robot navigation},
author = {Jingwei Song and Keke Yang and Zheng Zhang and Meng Li and Tuoyu Cao and Maani Ghaffari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.12551},
year = {2024}
}
备注
Submitted to ICRA 2024 Errors in Eq. 4 and Eq. 6 have been corrected. Updates include some minor improvements in Section II