Engel, Jakob, Thomas Schöps, and Daniel Cremers. "LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM."
European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014.
リー代数による姿勢表現は論文にたくさん出てくる
そもそもなぜリー代数で表現するの?
Bundle Adjustment は E(P) を最小化する問題
a
j
はj番目のカメラの姿勢
b
i
はi番目の3次元点の座標
Lourakis, Manolis IA, and Antonis A. Argyros. "SBA: A software package for generic sparse bundle adjustment." ACM Transactions on Mathematical Softwae (TOMS) 36.1 (2009): 2.
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a
j
としてアフィン行列 G
j
∈ ℝ4×4 を選んだら...?
Lourakis, Manolis IA, and Antonis A. Argyros. "SBA: A software package for generic sparse bundle adjustment." ACM Transactions on Mathematical Softwae (TOMS) 36.1 (2009): 2.
そもそもなぜリー代数で表現するの?
→ なんの制約もなく最適化すると
得られた解 R, t のうち,Rは回転行列にならない
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ω ∈ ℝ3 から回転行列を定められるような写像があれば
姿勢パラメータ a
j
の自由度を6に減らせる
→ a
j
= [ω
j
, t
j
] とすればよい
→ カメラの回転をリー代数で表現することで実現可能
Lourakis, Manolis IA, and Antonis A. Argyros. "SBA: A software package for generic sparse bundle adjustment." ACM Transactions on Mathematical Softwae (TOMS) 36.1 (2009): 2.
回転群のリー代数 so(3) を用いる
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リー代数とは
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リー代数 so(3) とは (ざっくり言うと)
R = exp(K), (Rは回転行列) となる K ∈ ℝ3×3 の集合
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Kは3つのパラメータで表せる
Kは交代行列
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Ma, Yi, et al. An invitation to 3-d vision: from images to geometric models. Vol. 26. Springer Science & Business Media, 2012.
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Ma, Yi, et al. An invitation to 3-d vision: from images to geometric models. Vol. 26. Springer Science & Business Media, 2012.
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K は R(t) の接ベクトル空間
Sarkis, Michel, and Klaus Diepold. "Camera-pose estimation via projective newton optimization on the manifold."
IEEE Transactions on Image Processing 21.4 (2012): 1729-1741.
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K は R(t) の接ベクトル空間
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実装
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指数写像
愚直に計算すると遅い
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Rodriguesの公式
指数写像の代わりに効率よくRを計算する方法
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No content
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導出
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No content
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OpenCVにおける実装
OpenCV, “Camera Calibration and 3D Reconstruction”, https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#rodrigues