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【24h】

Virtual Visual Servoing for Multicamera Pose Estimation

机译：虚拟视觉伺服用于多摄像机姿势估计

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Exploiting multiple cameras for object pose estimation contributes toward achieving enhanced accuracy and robustness to measurement faultiness. Nonlinear optimization frameworks, such as the Gauss–Newton, were traditionally employed for this purpose. This paper proposes a novel algorithm for multicamera pose estimation by using the concept of virtual visual servoing. Two fusion structures, namely centralized and decentralized fusion, are considered. The former offers higher accuracy at the price of increased computation. The latter improves the computation speed, partially sacrificing the system accuracy. The experimental results imply the proposed configurations to be faster than the Gauss–Newton pose estimation method, while offering the same or even higher level of accuracy.
机译：利用多个摄像机进行物体姿态估计有助于提高测量错误的准确性和鲁棒性。非线性优化框架（例如高斯-牛顿）通常用于此目的。利用虚拟视觉伺服的概念，提出了一种新的多机位估计算法。考虑了两种融合结构，即集中式和分散式融合。前者以增加计算为代价提供更高的精度。后者提高了计算速度，部分牺牲了系统精度。实验结果表明，所提出的配置比高斯-牛顿姿态估计方法要快，同时具有相同甚至更高的精度。

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