基于模型的刚体3D跟踪综述

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A review of edge-based 3D tracking of rigid objects（2019）

单目相机 + 有CAD模型 + 刚体 + 基于边缘的三维跟踪
参考文献Monocular Model-Based 3D Tracking of Rigid Objects: A Survey

1. overview

  • 适用于弱纹理物体
  • 可分为两类：不显式提取边缘的方法 + 显式提取边缘的方法

1.1 不显式提取边缘的方法

  • 从3D模型边缘进行采样，产生控制点，投影，沿其法向依据梯度搜索匹配点，求解位姿
  • 计算效率高

1.2 显式提取边缘的方法

  • 直接提取边缘，进行边缘匹配，求解位姿
  • 鲁棒性更强

2. 无显式边缘

2.1 RAPiD

第一个实时跟踪算法，1990 RAPiD

缺点

鲁棒性较差
1）梯度搜索中选最近的边缘点作为匹配点（复杂环境下，容易产生错误匹配）
2）假设微小运动，快速运动时精度明显下降

2.2 RAPiD改进

2.2.1 匹配点搜索

1）多假设：设定阈值，搜索线上的所有极值点都作为候选点 多假设

2.2.2 稳健估计（剔除误匹配的影响）

1）RANSAC
2）M-estimators
3）从CAD模型中移除被遮挡和不可见的边缘

2.2.3 贝叶斯估计（位姿优化）

1）卡尔曼滤波
2）粒子滤波

2.2.4 多特征融合

1）特征点 + 边缘（快速运动时鲁棒性较高）

3. 有显式边缘

利用马氏距离建立线的匹配关系