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【2h】

Relative Pose Estimation Algorithm with Gyroscope Sensor

机译:带陀螺仪传感器的相对姿态估计算法

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摘要

This paper proposes a novel vision and inertial fusion algorithm S2fM (Simplified Structure from Motion) for camera relative pose estimation. Different from current existing algorithms, our algorithm estimates rotation parameter and translation parameter separately. S2fM employs gyroscopes to estimate camera rotation parameter, which is later fused with the image data to estimate camera translation parameter. Our contributions are in two aspects. (1) Under the circumstance that no inertial sensor can estimate accurately enough translation parameter, we propose a translation estimation algorithm by fusing gyroscope sensor and image data. (2) Our S2fM algorithm is efficient and suitable for smart devices. Experimental results validate efficiency of the proposed S2fM algorithm.
机译:本文提出了一种新的视觉和惯性融合算法S2FM(来自运动的简化结构),用于相机相对姿势估计。不同于当前现有算法,我们的算法分别估计旋转参数和翻译参数。 S2FM采用陀螺仪来估计相机旋转参数,后来与图像数据融合以估计相机翻译参数。我们的贡献有两个方面。 (1)在没有惯性传感器可以准确估计的惯性传感器的情况下,我们通过熔化陀螺仪传感器和图像数据提出翻译估计算法。 (2)我们的S2FM算法有效,适用于智能设备。实验结果验证所提出的S2FM算法的效率。

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