基于点特征的各位姿求解算法对比(pose-estimation-compared)

本文对比了多种基于点特征的位姿求解算法,包括非迭代和迭代算法的精度、稳定性和实时性。RPnP算法表现最优,Tsai算法在旋转矩阵求解上效果良好但在平移向量上有待提高。实验表明,使用10至12个特征点可以获得较好的求解效果。

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基于点特征的位姿求解算法:

(1)非迭代:P3P 、 P4P 、 RPnP

(2)迭代:正交迭代(OI)算法 、 L-M 算法 、 SoftPOSIT 算法 、 Tsai算法(初始解不迭代,精确解迭代)

各常用算法稳定性、精度和实时性的对比结果:

(1)RPnP 算法求解 R、T 的误差均值和标准差都最小,精度最高;

(2)Tsai 算法求 解 R 的误差均值和标准差仅次于 RPnP 算法,但求解 T 的误差较大;

(3)正交迭代算法和 P3P 算法 误差中等,但 P3P 算法误差的标准差较大,说明 1000 组解中可能存在一部分误差较大的错误 解,使得误差均值增加,这也与 P3P 算法的多解选择有关;

(4)P4P 算 法求解 R 和 T 的误差均值和标准差都较大,说明其求解精度较低,且 R 的求解精度低于 T 的 求解精度。

(5)对于特征点数的影响,各算法总体趋势为:特征点数越多则误差越小。但随着特征点数增 多,算法误差并不是越来越小,而是在 10 或 12 个特征点之后趋于平稳,因此,在对特征点数 没有限制的应用场合,取 10 或 12 个特征点较为合适;

(6)Tsai 算法的求解时间最长,主要是由于其第二步基于最小二乘法迭代求解 t z 分量的精确解耗时较长。正交迭代算法求解时间次长,也与其迭代求 解过程有关。其余非迭代算法实时性都较好。

可以得到如下结论:

(1)RPnP 算法性能较好;

(2)Tsai 算法求解 R 的精度较高,求解 T 的精度较低,可利用冗余信息对 Tsai 算法 求解 T 的过程进行改进;

(3)P3P 算法精度适中,但其稳定性曲线呈双峰;

(4)正交迭代算法精度适中,考虑到本节采用初始值未知的正交迭代算法,以零矩阵作为 R 的初始值,可能影响正交迭代算法性能,需要讨论正交迭代算法初始值选取问题;

(5)P4P 算法求解精度相比于其他算法较低,且 R 的求解精度低于 T 的求解精度。

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