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首页> 外文会议>Biennial Australian Pattern Recognition Society Conference(DICTA2003) v.2; 2003; Sydney; AU >Relative Pose Estimation for Instrumented, Calibrated Imaging Platforms
【24h】

Relative Pose Estimation for Instrumented, Calibrated Imaging Platforms

机译：仪器化，校准成像平台的相对姿势估计

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Recent efforts in robust estimation of the two-view relation have focused on uncalibrated cameras with no prior knowledge of pose. However, in practice robotic vehicles that perform image-based navigation and mapping typically do carry a calibrated camera and pose sensors; this additional knowledge is currently not being exploited. This paper presents three contributions in using vision with instrumented and calibrated platforms. First, we improve the performace of the correspondence stage by using uncertain measurements from egomotion sensors to constrain possible matches. Second, we assume wide-baseline conditions and propose Zernike moments to describe affine invariant features. Third, we robustly estimate the essential matrix with a new 6-point algorithm. Our solution is simpler than the minimal 5-point one and, unlike the linear 6-point solution, does not fail on planar scenes. While the contributions are general, we present structure and motion results from an underwater robotic survey.
机译：鲁棒估计两视图关系的最新努力集中在没有姿势的先验知识的未经校准的相机上。然而，在实践中，执行基于图像的导航和地图绘制的机器人车辆通常会携带经过校准的摄像头和姿态传感器。目前还没有利用这些额外的知识。本文介绍了在仪器和校准平台上使用视觉的三点贡献。首先，我们通过使用自我感应传感器的不确定性测量值来限制可能的匹配，从而提高了对应阶段的性能。其次，我们假设基线条件较宽，并提出Zernike矩来描述仿射不变特征。第三，我们使用新的6点算法来稳健地估计基本矩阵。我们的解决方案比最小的5点解决方案更简单，并且与线性6点解决方案不同，它在平面场景中不会失败。虽然贡献是一般性的，但我们介绍了水下机器人勘测的结构和运动结果。

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