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首页> 外文会议>Unmanned Systems Technology VIII pt.2 >Estimating Global Uncertainty in Epipolar Geometry for Vehicle-Mounted Cameras
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Estimating Global Uncertainty in Epipolar Geometry for Vehicle-Mounted Cameras

机译：估计车载摄像机对极几何的整体不确定性

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We present a method for estimating the global uncertainty of epipolar geometry with applications to autonomous vehicle navigation. Such uncertainty information is necessary for making informed decisions regarding the confidence of a motion estimate, since we must otherwise accept the estimate without any knowledge of the probability that the estimate is in error. For example, we may wish to fuse visual estimates with information from GPS and inertial sensors, but without uncertainty information, we have no principled way to do so. Ideally, we would perform a full search over the 7-dimensional space of fundamental matrices to yield an estimate and its related uncertainty. However, searching this space is computationally infeasible. As a compromise between fully representing posterior likelihood over this space and producing a single estimate, we represent the uncertainty over the space of translation directions in a calibrated framework. In contrast to finding a single estimate, representing the posterior likelihood is always a well-posed problem, albeit an often computationally challenging one. Given the posterior likelihood, we derive a confidence interval around the motion estimate. We verify the correctness of the confidence interval using synthetic data and show examples of uncertainty estimates using vehicle-mounted camera sequences.
机译：我们提出了一种估计极线几何的全局不确定性的方法，并将其应用于自动车辆导航。这样的不确定性信息对于做出关于运动估计的置信度的明智决定是必需的，因为否则我们必须在不知道估计错误的概率的情况下接受该估计。例如，我们可能希望将视觉估计值与来自GPS和惯性传感器的信息融合在一起，但是如果没有不确定性信息，我们就无法做到这一点。理想情况下，我们将对基本矩阵的7维空间进行全面搜索，以得出估计值及其相关的不确定性。但是，搜索该空间在计算上是不可行的。作为在此空间上完全表示后验似然和产生单个估计值之间的折衷，我们在校准框架中表示了平移方向空间上的不确定性。与找到单个估计相反，表示后验可能性始终是一个恰当的问题，尽管这通常在计算上具有挑战性。给定后验可能性，我们得出运动估计周围的置信区间。我们使用合成数据验证置信区间的正确性，并使用车载摄像机序列显示不确定性估计的示例。

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