粗读论文:An Efficient and Accurate Algorithm for the Perspecitve-n-PointProblem

本文介绍了一种解决Perspective-n-Point (PnP)问题的新方法,该问题涉及到从2D像素点估计3D点的相机姿态。算法避免了对每个像素深度的依赖,通过四次多项式代价函数实现。通过线性系统零空间分析提供鲁棒的初始估计,并采用阻尼牛顿法进行精细化。实验表明,该算法在准确性和速度上均可与最先进的算法相媲美。

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序:我是一个普通的战五渣级别大四工科生,这篇文章的阅读源于我做的毕业设计,因为在阅读过程中感到非常困难的同时优快云上面还没有什么好的帮助文献。以至于令我这个面向优快云&&博客园的选手觉得心凉且愤恨,所以我决定把我做的笔记都记录下来,以便后来人学习。

但是我的实力低下,阅读仅限于翻译部分重点内容,将背景知识稍作补充以及解读部分细节。如果有什么批评指正可以私信我。

1.Abstract:
在本文中,我们解决了N个2D/3D点对应的位姿估计问题,称为(PnP)问题。我们提出了一个精确而同时有效的解决PnP问题的方法。以前的PnP算法通常涉及两组未知数,包括每个像素的深度和相机的姿态。我们的公式不涉及每个像素的深度。通过引入一些中间变量,这个公式得到了一个四次多项式代价函数,它有三个未知量,只涉及旋转。
我们提出了一种基于线性系统零空间分析的方法,为牛顿迭代提供了一个鲁棒的初始估计。实验结果表明,我们的算法在准确率方面可以与最先进的算法相媲美,速度也是最快的算法之一。
2.Introduction:
PnP问题是从图像平面上N个3D点及其对应的2D像素点计算出摄像机相对于世界框架的姿态,是计算视觉和机器人技术中的一个重要问题。它有许多应用,如结构从运动(SfM),同时定位与映射(SLAM),增强现实(AR)和视觉重新定位。
tip:我在
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