[論文レビュー] Global 6DOF Pose Estimation from Untextured 2D City Models

Clemens Arth, Christian Pirchheim+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2015

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 15被引用数 3

ひとこと要約

この論文では、テクスチャのない2次元都市地図とインertialセンサデータのみを用いて、屋外都市環境におけるグローバルな6自由度カメラポーズ推定手法を提示する。直線セグメントからカメラの絶対的姿勢を推定し、入力画像のセマンティックセグメンテーションと2次元地図を一致させることで並進を精緻化することで、テクスチャ付き画像や複数の登録済みビューを必要とせずに、正確で絶対的なポーズ推定を実現する。

ABSTRACT

We propose a method for estimating the 3D pose for the camera of a mobile device in outdoor conditions, using only an untextured 2D model. Previous methods compute only a relative pose using a SLAM algorithm, or require many registered images, which are cumbersome to acquire. By contrast, our method returns an accurate, absolute camera pose in an absolute referential using simple 2D+height maps, which are broadly available, to refine a first estimate of the pose provided by the device's sensors. We show how to first estimate the camera absolute orientation from straight line segments, and then how to estimate the translation by aligning the 2D map with a semantic segmentation of the input image. We demonstrate the robustness and accuracy of our approach on a challenging dataset.

研究の動機と目的

• テクスチャ付き画像や複数の登録済みビューに依存せずに、屋外都市シーンにおける正確で絶対的な6自由度カメラポーズ推定を可能にすること。
• SLAMベースの手法が相対的ポーズ推定しか提供しないという制限を解消すること。
• 広く利用可能な2次元＋高さの都市地図を、ポーズ精緻化のグローバルな基準として活用すること。
• インertialセンサデータと2次元地図の整合性を統合し、頑健で正確なポーズ推定を実現すること。

提案手法

• 入力画像内の検出された直線セグメントを用いて、カメラの絶対的姿勢を推定する。
• 2次元＋高さの都市地図を、ポーズ精緻化のグローバルな幾何的基準として用いる。
• 2次元地図と入力画像のセマンティックセグメンテーションを一致させることで、カメラの並進を推定する。
• インertialセンサデータと地図に基づく制約を統合して、ポーズ精度を向上させる。
• 地図と画像特徴の両方を用いた共同最適化フレームワークにより、初期のセンサベースのポーズ推定値を精緻化する。
• 2次元地図の輪郭と画像内の直線セグメントの幾何的整合性を活用して、解空間を制約する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 テクスチャのない2次元都市地図のみを用いて、屋外都市環境における絶対的6自由度カメラポーズを推定できるか？
• RQ2 インエラシャルセンサデータを2次元地図の幾何構造と効果的に統合することで、ポーズ精度を向上させられるか？
• RQ3 直線セグメント検出とセマンティックセグメンテーションを用いて、姿勢と並進を独立して推定し、それらを統合できるか？
• RQ4 テクスチャ付き画像や複数の登録済みビューを一切使用しない状況でも、どの程度の精度と頑健性が達成できるか？
• RQ5 SLAMベースの手法と比較して、本手法は絶対的ポーズ精度においてどのように優れているか？

主な発見

• 本手法は、テクスチャのない2次元都市地図とインエラシャルセンサデータのみを用いて、正確なグローバル6自由度ポーズ推定を実現した。
• 直線セグメントによる姿勢推定は、特徴が乏しい環境でも頑健な初期推定値を提供する。
• 2次元地図とセマンティックセグメンテーションの一致による並進精緻化が、ポーズ精度を顕著に向上させた。
• 相対的ポーズ手法と比較して、本手法はグローバル座標系における絶対的ポーズを提供する点で優れている。
• 本手法は、挑戦的なデータセットでも頑健であり、実世界の都市環境における実用的応用可能性を示した。
• 2次元＋高さ地図の使用により、テクスチャ付きまたは高解像度の画像データを必要とせずに、高精度なローカライゼーションが可能になった。