パースペクティブ・ポイント(PnP)の問題は、カメラの位置と方向性を決定し、その3Dポイントと画像の2D予測を処理します。 ロボティクス、拡張現実、フォトグラメトリーなどのコンピュータビジョンアプリケーションで広く使用されています。

PnP 問題の解決方法

PnP の問題を解決するために開発された複数のアルゴリズムは、それぞれ複雑さと精度の異なるレベルで開発されています。 一般的な方法は次のとおりです。

  • 直線形変換(DLT):[)線形アルゲブラを使用して問題を解決する簡単なアプローチで、初期見積に適しています。
  • [EPnP(効率的なPnP):])、ポイントの大規模なセットを効率的に正確に処理するアルゴリズム。
  • 反復的な方法:[]] レイヴンベルク・マーカードのようなテクニックは、再投影エラーを最小限に抑えてソリューションを最適化します。
  • [RANSAC ベースのメソッド:[ は、データ内のアウターに対して堅牢性を向上させるために使用される。

計算 関与

コア計算は、その2Dの投影で3Dポイントを揃えた回転と翻訳の行列を推定することを含みます。 プロセスは通常、次のとおりです。

  • 数値エラーを削減する画像ポイントを正規化します。
  • カメラの投影モデルに基づいて、式のシステムを構成する。
  • リニアまたは非線形最適化技術を使用してカメラポーズを解決します。
  • 反復アルゴリズムによるソリューションの定義をすることで、再投影エラーを最小限に抑えます。

実用的応用

PnP の問題は、カメラの位置を理解することが重要であるさまざまな分野に不可欠です。 いくつかの実用的な使用には、次のものが含まれます。

  • ロボティクスのナビゲーションとローカリゼーション。
  • モバイルデバイスで拡張現実のオーバーレイ。
  • 映像から3D再構築
  • 自動車両の位置決め
  • 撮影マッピングと調査。