Newton-PnP：面向自主玩具无人机的实时视觉导航
计算机视觉与模式识别
2022-03-08 v1 机器人学
摘要
透视n点（Perspective-n-Point）问题旨在通过将对齐的2D捕获图像点与其在已知3D模型中对应的3D点配对，来估计标定单目相机与已知3D模型之间的相对位姿。我们提出了一种在弱IoT设备上实时运行、且对运行时间和正确性均提供可证明理论保证的算法。现有求解器仅能满足上述需求之一。我们的主要动机是将流行的DJI Tello无人机（<90克，<100美元）转变为在室内环境中无需外部人/笔记本/传感器即可导航的自主无人机，只需为其附加一个树莓派零（Raspberry PI Zero，<9克，<25美元）。这一微型微处理器以微小RGB相机的实时视频为输入，并在板上运行我们的PnP求解器。我们提供了广泛的实验结果、开源代码以及演示视频。
引用
@article{arxiv.2203.02686,
title = {Newton-PnP: Real-time Visual Navigation for Autonomous Toy-Drones},
author = {Ibrahim Jubran and Fares Fares and Yuval Alfassi and Firas Ayoub and Dan Feldman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.02686},
year = {2022}
}