Abstract-This paper identifierar och fyller de förmodligen två sista saknade objekt i minimal pose uppskattning algoritmer med hjälp av punkter och linjer. Pose estimering avser problemet med att återställa posen av en kalibrerad kamera givet kända funktioner (punkter eller linjer) i världen och deras projektioner på bilden. Det finns fyra minimala konfigurationer med hjälp av punkt- och linjefunktioner: 3 poäng, 2 poäng och 1 linje, 1 punkt och 2 linjer, 3 linjer. De första och de sista scenarierna som enbart beror på antingen punkter eller linjer har studerats några årtionden tidigare. De blandade scenarierna, som är vanligare i praktiken, har dock ännu inte lösts. I detta dokument visar vi att det verkligen är möjligt att utveckla en allmän teknik som kan lösa alla fyra scenarier med samma metod och att lösningarna innebär att man beräknar rötterna till antingen en fjärde grad eller en åttondegradsekvation. Den centrala delen av vår metod är en enkel och generisk metod som använder collinearity och coplanarity begränsningar för att lösa posen. Förutom att validera dessa algoritmers prestanda i simuleringar, visar vi också en övertygande tillämpning för geo-localization med hjälp av bildsekvenser och grova (planbaserade) 3D-modeller av GPS utmanade urbana kanjoner.
Således studeras de metoder som använder både punkt- och linjefunktioner i REF inklusive två möjliga fall: 2 punkter 1 rad fall och 1 punkt 2 rader fall.
Pose estimation using both points and lines for geo-localization
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}