I detta dokument presenteras en statistiskt optimal lösning på problemet Perspective-n-Point (PnP). Många lösningar på PnP-problemet är geometriskt optimala, men tar inte hänsyn till osäkerheten i observationerna. Dessutom skulle det vara önskvärt att ha en intern uppskattning av noggrannheten i kamerans uppskattade rotations- och översättningsparametrar. Därför föreslår vi en ny lösning med största sannolikhet på PnP-problemet, som omfattar osäkerheter i fråga om bildobservationer och som samtidigt är kapabel i realtid. Vidare är den presenterade metoden allmän, liksom fungerar med 3D riktning vektorer i stället för 2D-bildpunkter och kan därmed hantera godtyckliga centrala kameramodeller. Detta uppnås genom att projicera (och därmed minska) kovariansmatriserna för observationerna till motsvarande vektor tangentutrymme.
MLPNP REF använder bildpunkter osäkerheter för att presentera en ny lösning med maximal sannolikhet för PnP-problemet.
MLPnP - A Real-Time Maximum Likelihood Solution to the Perspective-n-Point Problem
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}