본 논문은 Global Positioning System (GPS)와 Inertial Navigation System (INS)를 사용하지 않고 알려진 특징점 좌표 정 보를 활용하여 카메라의 위치 및 자세 정보를 추정하는 방법을 제안한다. 이는 기존에 존재하는 알고리즘 중에 Structure from Motion (SfM) 알고리즘의 Perspective-n-Point (PnP) 기법에 해당된다. 본 논문에서는 반복 최소자승법 기법을 활용하여 간결하면서도 특징점 오차에 강건한 PnP 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 진행하였다. 기존 SfM 알고리즘에서 많이 활용되는 PnP 기법과 결과를 비교하였으며, 특징점 오차에 대해서 보다 강건한 특성을 띄면서 카메라의 위치 및 자세 정확도가 개선됨을 확인하였다.

A Method for Estimating Camera Position and Orientation Using Feature Coordinate

Yu Dam Lee, Won Jae Yoo, Lawoo Kim, Taek Geun Lee, Hyung Keun Lee*

This paper proposes a method for estimating camera pose (position and orientation) utilizing feature coordinates without the uses of Global Positioning System (GPS) and Inertial Navigation System (INS). It is commonly known as Perspective-n-Point (PnP) that is a part of algorithms among Structure from Motion (SfM) pipelines. In this paper, we propose a simple and robust PnP method against feature errors based on iterative least square scheme. To validate the performance of our method, a systematic evaluation was carried out. It was confirmed that the proposed method can improve the accuracy of the camera pose and has properties of robustness in feature errors.

Speaker 이유담 한국항공대학교