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KR20220132620A - 물체 포즈 검출 및 측정 시스템들을 특성화하기 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents

물체 포즈 검출 및 측정 시스템들을 특성화하기 위한 시스템들 및 방법들 Download PDF

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KR20220132620A
KR20220132620A KR1020227029668A KR20227029668A KR20220132620A KR 20220132620 A KR20220132620 A KR 20220132620A KR 1020227029668 A KR1020227029668 A KR 1020227029668A KR 20227029668 A KR20227029668 A KR 20227029668A KR 20220132620 A KR20220132620 A KR 20220132620A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
poses
scene
pose
transformed
transformation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
KR1020227029668A
Other languages
English (en)
Inventor
아가스티야 칼라
아추타 카담비
카르티크 벤카타라만
Original Assignee
인트린식 이노베이션 엘엘씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인트린식 이노베이션 엘엘씨 filed Critical 인트린식 이노베이션 엘엘씨
Publication of KR20220132620A publication Critical patent/KR20220132620A/ko
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

포즈 추정 시스템을 특성화하기 위한 방법은: 포즈 추정 시스템으로부터, 제1 장면에서의 물체들의 배열의 제1 포즈들을 수신하는 단계; 포즈 추정 시스템으로부터, 제2 장면에서의 물체들의 배열의 제2 포즈들을 수신하는 단계- 제2 장면은 포즈 추정 시스템에 대한 제1 장면의 물체들의 배열의 강성 변환임 -; 제1 장면과 제2 장면 사이의 개략 장면 변환을 계산하는 단계; 제1 포즈들과 제2 포즈들 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계; 개략 장면 변환, 제1 포즈들, 및 제2 포즈들에 기초하여 제1 장면과 제2 장면 사이의 세분된 장면 변환을 계산하는 단계; 세분된 장면 변환에 기초하여 제1 포즈들을 변환하여 변환된 제1 포즈들을 계산하는 단계; 및 변환된 제1 포즈들과 제2 포즈들 사이의 차이들에 기초하여 포즈 추정 시스템의 평균 회전 오차 및 평균 병진 오차를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

물체 포즈 검출 및 측정 시스템들을 특성화하기 위한 시스템들 및 방법들
본 출원은 2020년 1월 29일자로 미국 특허청에 출원된 미국 가특허 출원 제62/967,487호의 우선권 및 이익을 주장하며, 그 전체 개시내용은 본 명세서에 참고로 포함된다.
본 개시내용의 실시예들의 양태들은 센서들의 분야에 관한 것으로, 특히 물체 포즈 측정 시스템들의 정확도 및 정밀도를 특성화하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
로봇들과 같은 많은 자동화 영역들에서, 센서들은 실세계에서의 물체들의 물리적 관계를 결정하기 위해 사용된다. 예를 들어, 로봇 시스템들은 예를 들어, 다양한 배향들에 도달할 수 있는 물체를 잡고, 물체를 원하는 포지션으로 재배향시키고, 물체를 다른 물체에 연결하기 위해 다양한 물리적 물체들의 위치들을 측정하기 위해 감지 시스템들을 종종 사용한다. 기준 좌표계에 대한 물체의 포지션 및 배향은 "포즈(pose)"라고 지칭될 수 있고, 3차원 좌표계에서, 일반적으로 6개의 자유도- 3개의 축 주위의 회전 및 3개의 축을 따른 병진 -를 포함한다.
본 개시내용의 실시예들의 양태들은 물체 포즈 측정 시스템들의 정확도 및 정밀도를 특성화하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 포즈 추정 시스템을 특성화하기 위한 방법은: 포즈 추정 시스템으로부터, 프로세서와 메모리를 포함하는 특성화 시스템에 의해, 제1 장면에서의 물체들의 배열의 제1 복수의 포즈를 수신하는 단계; 포즈 추정 시스템으로부터, 특성화 시스템에 의해, 제2 장면에서의 물체들의 배열의 제2 복수의 포즈를 수신하는 단계- 제2 장면은 포즈 추정 시스템에 대한 제1 장면의 물체들의 배열의 강성 변환(rigid transformation)임 -; 특성화 시스템에 의해, 제1 장면과 제2 장면 사이의 개략 장면 변환(coarse scene transformation)을 계산하는 단계; 특성화 시스템에 의해, 제1 복수의 포즈와 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계; 특성화 시스템에 의해, 개략 장면 변환, 제1 포즈들, 및 제2 포즈들에 기초하여 제1 장면과 제2 장면 사이의 세분된 장면 변환(refined scene transformation)을 계산하는 단계; 특성화 시스템에 의해, 세분된 장면 변환에 기초하여 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하는 단계; 및 변환된 제1 포즈들과 제2 복수의 포즈 사이의 차이들에 기초하여 포즈 추정 시스템의 평균 회전 오차 및 평균 병진 오차를 계산하는 단계를 포함한다.
포즈 추정 시스템에 대한 물체들의 배열의 강성 변환은 물체들의 배열의 회전을 포함할 수 있다.
물체들의 배열은 지지 플랫폼 상에 있을 수 있고, 특성화 시스템은 포즈 추정 시스템에 대해 물체들의 배열을 강성 변환(rigidly transform)할 수 있게 지지 플랫폼을 제어하도록 구성될 수 있다.
물체들의 배열에 인접한 기점은 제1 장면에서 이미지화되고, 물체들의 배열로 강성 변환되고, 제2 장면에서 이미지화될 수 있고, 제1 장면과 제2 장면 사이의 개략 장면 변환은 제1 장면에서 이미지화된 기점의 제1 포즈 및 제2 장면에서 이미지화된 기점의 제2 포즈를 계산하는 것에 기초하여 계산될 수 있다.
제1 복수의 포즈와 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계는: 개략 장면 변환에 따라 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 개략적으로 변환된 제1 포즈를 계산하고; 첫번째 개략적으로 변환된 제1 포즈들의 각각의 개략적으로 변환된 제1 포즈에 대해: 제2 포즈들 중 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고; 개략적으로 변환된 제1 포즈와 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈 사이의 거리가 거짓-양성 임계 거리(false-positive threshold distance) 미만일 때 변환된 제1 포즈와 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써 수행될 수 있다.
제1 복수의 포즈와 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계는: 개략 장면 변환에 따라 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 개략적으로 변환된 제1 포즈를 계산하고; 제1 개략적으로 변환된 제1 포즈들의 각각의 개략적으로 변환된 제1 포즈에 대해: 제2 포즈들 중 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고; 개략적으로 변환된 제1 포즈 및 제2 포즈에 대응하는 물체의 타입을 식별하고; 개략적으로 변환된 제1 포즈에 물체의 타입의 제1 3-D 모델을 포지셔닝하고; 제2 포즈에 물체의 타입의 제2 3-D 모델을 포지셔닝하고; 포지셔닝된 제1 3-D 모델과 포지셔닝된 제2 3-D 모델 사이의 교차점이 거짓-양성 임계값 교차점을 충족시킬 때, 개략적으로 변환된 제1 포즈와 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써 수행될 수 있다.
세분된 장면 변환을 계산하는 단계는: 개략 장면 변환에 기초하여 현재 장면 변환을 초기화하는 단계; 현재 장면 변환에 의해 변환된 복수의 제1 포즈를 계산하는 단계; 및 제2 포즈들과 현재 장면 변환에 의해 변환된 제1 포즈들 사이의 차이들에 기초하여 계산된 비용 함수 감소에 따라 현재 장면 변환을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
평균 회전 오차는 변환된 제1 포즈들의 회전 성분들과 제2 복수의 포즈의 회전 성분들 사이의 차이들 사이의 회전 오차들의 합에 기초하여 계산될 수 있고, 평균 병진 오차는 변환된 제1 포즈들과 제2 복수의 포즈의 병진 성분들 사이의 차이들 사이의 병진 오차들의 합에 기초하여 계산될 수 있다.
평균 회전 오차 Rerr는:
Figure pct00001
에 따라 계산될 수 있고,
평균 병진 오차 Terr는:
Figure pct00002
에 따라 계산될 수 있고,
Figure pct00003
는 제1 포즈들 중 i번째 포즈이고,
Figure pct00004
는 제2 포즈들 중 i번째 포즈이고,
Figure pct00005
는 제1 장면 S1으로부터 제2 장면 S2로의 세분된 장면 변환이고, n은 제1 포즈들의 수 및 제2 포즈들의 수이다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 포즈 추정 시스템을 특성화하기 위한 시스템은: 프로세서; 및 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금: 포즈 추정 시스템으로부터, 제1 장면에서의 물체들의 배열의 제1 복수의 포즈를 수신하고; 포즈 추정 시스템으로부터, 제2 장면에서의 물체들의 배열의 제2 복수의 포즈를 수신하고- 제2 장면은 포즈 추정 시스템에 대한 제1 장면의 물체들의 배열의 강성 변환임 -; 제1 장면과 제2 장면 사이의 개략 장면 변환을 계산하고; 제1 복수의 포즈와 제2 복수의 포즈 사이에 대응하는 포즈들을 매칭시키고; 개략 장면 변환, 제1 포즈들, 및 제2 포즈들에 기초하여 제1 장면과 제2 장면 사이의 세분된 장면 변환을 계산하고; 세분된 장면 변환에 기초하여 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하고; 변환된 제1 포즈들과 제2 복수의 포즈 사이의 차이들에 기초하여 포즈 추정 시스템의 평균 회전 오차 및 평균 병진 오차를 계산하게 한다.
포즈 추정 시스템에 대한 물체들의 배열의 강성 변환은 물체들의 배열의 회전을 포함할 수 있다.
시스템은 지지 플랫폼을 추가로 포함할 수 있고, 메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금 포즈 추정 시스템에 대한 물체들의 배열을 제1 장면으로부터 제2 장면으로 강성 변환하도록 지지 플랫폼을 제어하게 하는 명령어들을 추가로 저장할 수 있다.
물체들의 배열에 인접한 기점은 제1 장면에서 이미지화되고, 물체들의 배열로 강성 변환되고, 제2 장면에서 이미지화될 수 있고, 제1 장면과 제2 장면 사이의 개략 장면 변환은 제1 장면에서 이미지화된 기점의 제1 포즈 및 제2 장면에서 이미지화된 기점의 제2 포즈를 계산하는 것에 기초하여 계산될 수 있다.
메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금, 개략 장면 변환에 따라 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하고; 제1 변환된 제1 포즈들의 각각의 변환된 제1 포즈에 대해: 제2 포즈들 중 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고; 변환된 제1 포즈와 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈 사이의 거리가 거짓-양성 임계 거리 미만일 때 변환된 제1 포즈와 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써, 제1 복수의 포즈와 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭하게 하는 명령어들을 추가로 저장할 수 있다.
메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금, 개략 장면 변환에 따라 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하고; 제1 변환된 제1 포즈들의 각각의 변환된 제1 포즈에 대해: 제2 포즈들 중 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고; 변환된 제1 포즈 및 제2 포즈에 대응하는 물체의 타입을 식별하고; 변환된 제1 포즈에 물체의 타입의 제1 3-D 모델을 포지셔닝하고; 제2 포즈에 물체의 타입의 제2 3-D 모델을 포지셔닝하고; 포지셔닝된 제1 3-D 모델과 포지셔닝된 제2 3-D 모델 사이의 교차점이 거짓-양성 임계값 교차점을 충족시킬 때 변환된 제1 포즈와 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써, 제1 복수의 포즈와 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키게 하는 명령어들을 추가로 저장할 수 있다.
메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금, 개략 장면 변환에 기초하여 현재 장면 변환을 초기화하고; 현재 장면 변환에 의해 변환된 복수의 제1 포즈를 계산하고; 제2 포즈들과 현재 장면 변환에 의해 변환된 제1 포즈들 사이의 차이들에 기초하여 계산된 비용 함수 감소에 따라 현재 장면 변환을 업데이트함으로써, 세분된 장면 변환을 계산하게 하는 명령어들을 추가로 저장할 수 있다.
메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금: 변환된 제1 포즈들의 회전 성분들과 제2 복수의 포즈의 회전 성분들 사이의 차이들 사이의 회전 오차들의 합에 기초하여 평균 회전 오차를 계산하게 하고, 변환된 제1 포즈들과 제2 복수의 포즈의 병진 성분들 사이의 차이들 사이의 병진 오차들의 합에 기초하여 평균 병진 오차를 계산하게 하는 명령어들을 추가로 저장할 수 있다.
평균 회전 오차 Rerr는:
Figure pct00006
에 따라 계산될 수 있고,
평균 병진 오차 Terr는:
Figure pct00007
에 따라 계산될 수 있고,
Figure pct00008
는 제1 포즈들 중 i번째 포즈이고,
Figure pct00009
는 제2 포즈들 중 i번째 포즈이고,
Figure pct00010
는 제1 장면 S1으로부터 제2 장면 S2로의 세분된 장면 변환이고, n은 제1 포즈들의 수 및 제2 포즈들의 수이다.
첨부 도면들은, 명세서와 함께, 본 발명의 예시적인 실시예들을 도시하고, 설명과 함께, 본 발명의 원리들을 설명하는 역할을 한다.
도 1은 포즈 추정 시스템을 특성화하는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 특성화 시스템을 묘사한 개략도이다.
도 2는 포즈 추정 시스템을 특성화하는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 방법의 흐름도이다.
도 3은 제1 장면 S1에서의 배열 내의 물체들의 추정된 포즈들
Figure pct00011
및 제2 장면 S2에서의 배열 내의 물체들의 추정된 포즈들
Figure pct00012
의 묘사들을 포함하는, 포즈 추정 시스템에 대한 제2 장면을 형성하기 위한 포즈 추정 시스템에 대한 제1 장면에서의 물체들의 배열의 강성 변환의 개략도이다.
도 4는 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 제2 장면 S2에서 변환된 제1 포즈들
Figure pct00013
:
Figure pct00014
를 계산하기 위한 개략 장면 변환
Figure pct00015
에 따른 제1 포즈들
Figure pct00016
의 변환의 개략도이다.
도 5는 본 개시내용의 일 실시예에 따라, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00017
를 제2 포즈들
Figure pct00018
상에 오버레이하는 것의 개략도이다.
도 6은 본 개시내용의 일 실시예에 따라, 제1 포즈들
Figure pct00019
이 세분된 장면 변환
Figure pct00020
에 의해 변환되어, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00021
Figure pct00022
보다 그들의 대응하는 포즈들
Figure pct00023
에 더 가까운 변환된 제1 포즈들
Figure pct00024
Figure pct00025
를 생성하는 개략도이다.
다음 상세한 설명에서는, 본 발명의 특정 예시적인 실시예들만이 예시로서, 도시되고 설명된다. 본 기술분야의 통상의 기술자가 인식하는 바와 같이, 본 발명은 많은 상이한 형태들로 구현될 수 있고, 본 명세서에 제시된 실시예들로 제한되는 것으로 해석되어서는 안 된다.
포즈 추정은 일반적으로 물체들의 위치 및 배향을 추정 또는 예측하기 위한 컴퓨터 비전 기술을 지칭한다. 포즈 추정의 일부 형태들은 사람의 머리, 팔들, 다리들, 및 관절들의 포지션 및 배향과 같은, 인물상의 물리적 포즈를 검출하는 것을 지칭한다. 포즈 추정은 또한 보다 일반적으로 장면에서의 다양한 생물 또는 무생물 물리적 물체들의 포지션 및 배향을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 로봇들을 자율적으로 내비게이팅하는 것은 충돌들을 회피하고 다른 움직이는 물체들의 궤적들을 예측하기 위해 그들 주위의 물체들의 물리적 포즈들에 관한 정보를 유지할 수 있다. 다른 예로서, 제조에 사용하기 위한 로봇들의 경우에, 포즈 추정은 로봇들에 의해 컴포넌트들의 포지션 및 배향을 검출하기 위해 사용될 수 있어, 로봇 팔이 제조된 제품의 다른 컴포넌트들과의 조립을 위해 부품 상에 적절한 파지를 획득하기 위해 정확한 각도로부터 컴포넌트에 접근할 수 있게 된다(예를 들어, 나사의 헤드를 파지하고 나사를 구멍 내로 나사결합하는 반면, 팁(tip)에 의해 나사를 파지하는 것은 구멍 내로 삽입하는 것을 어렵게 할 것이다).
장면에 관한 깊이 정보를 캡처하는 3차원(3D) 스캐너들을 비롯한, 포즈 추정을 수행하는 다양한 기술들이 있다. 예를 들어, 포즈 추정은 (광 또는 구조화된 광의 패턴을 방출할 수 있는 활성 광 방출기를 사용하여) 활성일 수 있는 스테레오 비전 시스템들을 사용하여(예를 들어, 스테레오로부터의 깊이에 기초하여) 이미지들을 캡처함으로써 수행될 수 있다. 다른 예로서, 비행 시간 감지는 광의 방출과 그것의 반사의 검출 사이의 시간에 기초하여 장면에서의 표면들의 깊이를 측정하기 위해 사용될 수 있다. 컨볼루션 신경을 사용하는 인스턴스 세그먼트화(instance segmentation)와 같은 추가 컴퓨터 비전 기술들은 또한 개별 물체들을 서로 분리하기 위해 사용될 수 있고, 추가 컴퓨터 비전 분석은 서로에 대한 물체들의 포즈들을 결정하기 위해 수행될 수 있다. 이러한 다양한 포즈 추정 기술들은 예를 들어, 정확도, 정밀도, 레이턴시, 전력 소비 등에 관한 상이한 트레이드오프들을 나타낼 수 있다.
포즈 추정들의 일부 응용들은 다른 것들보다 더 높은 정밀도를 요구할 수 있고, 따라서 포즈 추정에 대한 상이한 접근법들은 그러한 작업들의 설계 제약들에 기초하여 상이한 작업들에 더 적합할 수 있다.
일반적으로, 시스템의 오차율을 특성화하는 것은 알려진 참값 또는 실제값("그라운드 트루스(ground truth)")에 대한 시스템의 출력들 사이의 차이를 계산하는 것, 및 예를 들어, 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱 오차(MSE), 또는 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)를 계산함으로써 차이들을 집계하는 것을 수반한다.
그러나, 적어도 물체들의 포즈들을 측정하기 위한 기술들이 거의 없기 때문에, 포즈 추정 시스템을 특성화하기 위한 포즈들의 그라운드 트루스 세트를 획득하는 것은 종종 어렵다. 이것은 3개의 주요 이유 때문이다. 첫째, 포즈를 정확하게 추정하기 위한 방법들은 매우 높은 해상도의 포인트 클라우드들에 한정되고, 이어서 포인트 클라우드들을 정렬하기 위해 반복적인 가장 가까운 포인트 알고리즘을 적용하는 일부 버전이 후속된다. 이러한 방법들은 비용이 많이 들고, 고품질의 그라운드 트루스를 획득하기 위해 요구되는 정확도를 보장하지 못한다. 둘째, 포즈는 항상 특정 좌표 공간에 대해 있어야 하고, 2개의 포즈를 비교하기 위해, 이들은 동일한 좌표 공간에 있어야 한다. 오차 없는 방식으로 변환을 획득하는 것은 사소하지 않다. 예를 들어, 좌표 공간들 사이의 변환이 100 마이크론으로 정확하고, 애플리케이션 사양들이 40 마이크론으로의 정확도를 요구하면, 추정된 변환이 40 마이크론의 더 높은 정밀도로 측정하기 위해 사용할 방법이 없다. 셋째, 작은 물체들 및 투명 물체들(예를 들어, 유리 또는 투명 플라스틱으로 만들어짐)과 같은 특정 물체들은 광학적으로 이미지화가 어렵고, 비교 3-D 스캐닝 또는 감지 시스템들은 이러한 타입들의 물체들의 고해상도 밀집 포인트 클라우드들을 획득할 수 없다.
이와 같이, 본 개시내용의 실시예들의 양태들은 포즈 추정 시스템에 의해 높은 정밀도로 계산된 포즈들에서의 회전 오차 및 병진 오차를 특성화하는 것과 같이, 포즈 추정 시스템을 특성화하는 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 예를 들어, 본 개시내용의 일부 실시예들은 30 마이크론(30 마이크로미터) 및 0.3도의 해상도에서 포즈 추정 시스템들에서의 포즈 오차들을 특성화할 수 있다. 유사한 조건들에서 동작하는 비교 시스템들은 일반적으로 300 마이크론 이상의 정확도로 제한된다.
도 1은 포즈 추정 시스템을 특성화하는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 특성화 시스템을 묘사한 개략도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 포즈 추정 시스템(10)(또는 포즈 추정기)은 그의 시야(12)가 물체들(22)의 배열(20)을 캡처하도록 배열된다. 도 1에 도시된 실시예에서, 포즈 추정기(10)는 지지 플랫폼(40) 위에 위치되지만(예를 들어, 중력 방향을 따라 물체들(22)로부터 이격됨), 본 개시내용의 실시예들은 이에 제한되지 않는다- 예를 들어, 포즈 추정기는 물체들(22)의 하향 각진 뷰를 갖도록 배열될 수 있다.
일부 실시예들에서, ChArUco 보드와 같은 기점(30)(또는 마커)(예를 들어, 백색 정사각형들 각각에 ArUco 기점 마커들을 갖는 흑색 및 백색 정사각형들을 교대하는 체커보드 패턴, 여기서 ArUco 마커들은 예를 들어, Garrido-Jurado, Sergio, et al. "Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion." Pattern Recognition 47.6(2014): 2280-2292에 설명되어 있다.). 물체들(22)의 배열(20) 및 기점(30)은 회전가능한 턴테이블과 같은 이동가능한 지지 플랫폼(40) 상에 배치될 수 있다.
지지 플랫폼(40)은 물체들(22)의 배열(20)을 포즈 추정기(10)에 대해 기점(30)과 함께 물리적 강성 변환을 수행하면서, 물체들(22)의 서로에 대한 상대 위치들 및 배향들과 기점(30)을 실질적으로 고정되게 유지하도록 구성된다. 예를 들어, 이동가능한 지지 플랫폼(40)으로서 턴테이블을 사용하는 경우에, 강성 변환은 수직 축(예를 들어, 중력과 정렬된 축)을 중심으로 한(화살표들에 의해 표시된 바와 같은) 회전일 수 있다.
본 개시내용의 다양한 실시예들에 따른 특성화 시스템(100)은 포즈 추정기(10)에 의해 계산된 물체들(22)의 추정된 포즈들에서의 평균 포즈 오차(예를 들어, 회전 오차 및 병진 오차)를 예측 또는 계산하는 것과 같이, 포즈 추정기(10)의 성능을 특성화하도록 구성된다.
더 상세하게는, 포즈 추정기(10)는 그의 시야(12) 내에서 검출된 물체들의 포즈들을 추정하도록 구성된다. 도 1에 도시된 실시예에서, 물체들(22)은 구체들, 직사각형 각기둥들, 및 원기둥들과 같은 간단한 3차원 고체로서 추상적으로 도시된다. 그러나, 본 개시내용의 실시예들은 이에 제한되지 않고, 포즈 추정기들의 특성화는 카메라에 대한 포즈가 명확하게 정의될 수 있는 임의의 물체를 사용하여 수행될 수 있다.
특히, "포즈"는 기준 좌표계에 대한 물체의 포지션 및 배향을 지칭한다. 예를 들어, 기준 좌표계는 원점에서 포즈 추정 시스템(10)으로 정의될 수 있고, 여기서, 포즈 추정 시스템(10)의 광학 축을 따른 방향(예를 들어, 그 시야(12)의 중심을 통한 방향)은 좌표계의 z-축으로서 정의되고, x 및 y 축들은 서로 수직이고 z-축에 수직이도록 정의된다. (본 개시내용의 실시예들은 이러한 특정 좌표계로 제한되지 않고, 본 기술분야의 통상의 기술자는 포즈들이 상이한 좌표계들 사이에서 변환될 수 있다는 것을 이해할 것이다.)
각각의 물체(22)는 또한 그 특정 형상에 대해 정의되는 그 자신의 대응하는 좌표계와 연관될 수 있다. 예를 들어, 상이한 길이들의 변들을 갖는 직사각형 각기둥은, x-축이 그 최단 방향에 평행하고, z-축이 그 최장 방향에 평행하고, y-축이 x-축 및 z-축에 직교하고, 원점이 물체(22)의 중심에 위치해 있는 정의된 정규 좌표계를 가질 수 있다.
일반적으로, 3차원 좌표계에서, 물체들(22)은 6개의 자유도, 즉 3개의 축을 중심으로 한 회전(예를 들어, x-축, y-축 및 z-축을 중심으로 한 회전) 및 3개의 축을 따른 병진(예를 들어, x-축, y-축 및 z-축을 따른 병진)을 갖는다. 명확성을 위해, 물체들(22)의 대칭성들은 본 명세서에서 상세히 논의되지 않을 것이지만, 예를 들어, 상이한 대칭성들에 대해 다수의 가능한 포즈들을 식별함으로써(예를 들어, 우측 직사각형 각기둥의 z-축의 양의 방향 대 음의 방향을 선택하는 경우에), 또는 포즈의 일부 회전 성분들을 무시함으로써(예를 들어, 우측 원기둥이 그 축을 중심으로 회전 대칭임) 다룰 수 있다.
일부 실시예들에서, 물체들(20)의 배열에서 각각의 타입의 물체(22)의 정규적인 또는 이상적인 버전을 나타내는 3차원(3-D) 모델 또는 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델이 이용가능하다고 가정된다. 예를 들어, 본 개시내용의 일부 실시예들에서, 물체들(22)은 부품마다 실질적으로 균일한 외관을 갖는 제조된 부품들의 개별 인스턴스들이다. 이러한 제조된 부품들의 예들은 나사들, 볼트들, 너트들, 커넥터들, 및 스프링들 뿐만 아니라, 전자 회로 부품들(예를 들어, 패키징된 집적 회로들, 발광 다이오드들, 스위치들, 저항기들 등), 실험실 공급기(예를 들어, 시험 튜브들, PCR 튜브들, 병들, 캡들, 뚜껑들, 피펫 팁들, 샘플 플레이트들 등), 및 제조된 부품들(예를 들어, 핸들들, 스위치 캡들, 전구들 등)과 같은 특수 부품들을 포함한다. 따라서, 이러한 상황들에서, 배열(20)에서의 임의의 특정 물체(22)의 이상적인 또는 정규 형상을 정의하는 CAD 모델은 물체에 대한 좌표계(예를 들어, CAD 모델의 표현에 사용되는 좌표계)를 정의하기 위해 사용될 수 있다.
기준 좌표계(또는 예를 들어, 포즈 추정 시스템에 대해 정의된 카메라 공간) 및 물체 좌표계(또는 예를 들어, 물체들 중 하나에 대해 정의된 물체 공간)에 기초하여, 물체의 포즈는 물체 공간으로부터 카메라 공간으로의 강성 변환(회전 및 병진)인 것으로 간주될 수 있다. 카메라 공간(1)에서의 물체(1)의 포즈는
Figure pct00026
로서 표시될 수 있고, 물체(1) 공간으로부터 카메라 공간으로의 변환은 행렬에 의해 표현될 수 있다:
Figure pct00027
여기서, 회전 부분행렬 R:
Figure pct00028
은 물체 공간으로부터 카메라 공간으로의 3개의 축을 따른 회전을 표현하고, 병진 부분행렬 T:
Figure pct00029
는 물체 공간으로부터 카메라 공간으로의 3개의 축을 따른 병진을 표현한다.
2개의 물체- 물체 A와 물체 B -가 동일한 카메라 C 좌표 프레임에 있는 경우, 표기 PCA는 카메라 C에 대한 물체 A의 포즈를 표시하기 위해 사용되고, PCB는 카메라 C에 대한 물체 B의 포즈를 표기하기 위해 사용된다. 편의상, 물체들의 포즈들은, 본 명세서에서, 기준 좌표계에 기초하여 표현되고, 따라서 카메라 공간 C에 대한 물체들 A 및 B의 포즈들은 각각 PA 및 PB로 표시될 수 있다고 가정된다.
물체 A와 물체 B가 실제로 동일한 물체이지만, 상이한 포즈 추정 측정들 동안 수행되고, 포즈 PA로부터 포즈 PB로의 변환을 표시하기 위해 잔여 포즈 Perr 또는 PAB(PAB=Perr)가 사용되는 경우, 다음과 같은 관계가 유지되어야 한다:
Figure pct00030
(1)
따라서,
Figure pct00031
(2)
이상적으로, 물체가 포즈 추정치들 PA 및 PB의 측정치들 사이에서 포즈 추정기(10)에 대해 이동(예를 들어, 병진 또는 회전)하지 않았다고 가정하면, PA 및 PB는 둘 다 동일해야 하고, Perr는 (예를 들어, 포즈들 사이에 오차가 없음을 표시하는) 단위 행렬이어야 한다:
Figure pct00032
유사하게, 물체가 알려진 강성 변환 T를 겪고, 포즈 PB가 추정된 포즈를 원래의 장면으로 다시 변환한 후에 추정된 포즈 P'B를 표현한 경우(PB=P'BT), 또는 대안적으로, 포즈 PA가 새로운 장면으로 변환하기 위해 변환 T를 추정된 포즈에 적용한 후에 추정된 포즈를 표현한 경우(PA=P'AT)에 위의 사항이 유지될 것이다.
포즈 추정기(10)에 의해 계산된 추정치들에 기초하여 계산된 실제 측정 값 Perr와 단위 행렬 사이의 차이들은 오차들이라고 간주될 수 있다:
Figure pct00033
(3)
Figure pct00034
(4)
여기서, Rerr는 회전 오차이고, Terr는 병진 오차이다. 함수 R( )은 Perr를 크기가 회전 차이인 축-각도로 변환하고, 함수 T( )는 포즈 행렬의 병진 성분을 추출한다. 회전 행렬 R로부터의 축-각도 표현은 다음과 같이 주어진다:
Figure pct00035
(5)
Figure pct00036
(6)
여기서, Tr( )은 행렬 트레이스(행렬의 대각선 요소들의 합)를 표시하고, θ는 회전 각도를 표현한다.
따라서, 본 개시내용의 실시예들의 일부 양태들은 포즈 추정 시스템(10)을 특성화하기 위해 상기 포즈 비교 프레임워크를 적용하는 것에 관한 것이다.
도 2는 포즈 추정 시스템을 특성화하는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 방법의 흐름도이다. 본 개시내용의 일부 실시예에서, 본 개시내용의 실시예들에 따른 방법들은 프로세서 및 메모리(예를 들어, 동적 랜덤 액세스 메모리 및 대용량 저장 디바이스)를 포함하는 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 임베디드 시스템 등)를 포함할 수 있는 특성화 시스템(100)을 사용하여 수행되고, 여기서 메모리는 프로세서 상에서 명령어들을 실행함으로써 포즈 추정기(10)의 특성화를 수행하기 위한 특수 목적 동작들을 수행하도록 컴퓨팅 디바이스를 구성하는 명령어들을 저장한다. 일부 실시예들에서, 특성화 시스템(100)에 의해 계산된 출력은 포즈 추정기(10)의 성능에 관한 보고를 생성하기 위해 사용되고, (예를 들어, 포즈 추정기(10)를 교정하기 위해) 포즈 추정기(10)에 피드백을 제공하기 위해 사용될 수 있으며, 그리고/또는, 특정의 테스트와 관련하여 포즈 추정기(10)의 성능을 기록하는 것과 같은, 다른 프로세스들에 대한 입력으로서 공급될 수 있다.
도 2를 참조하면, 동작 210에서, 특성화 시스템(100)은 제1 장면 S1의 배열(20)에서의 물체들(22)의 제1 복수의 포즈를 수신한다. 포즈들은 제1 장면 S1에서
Figure pct00037
으로 표시될 수 있다. 포즈 추정기(10)는 본 개시내용의 범위 밖에 있는 그의 특정의 내부 기술들에 기초하여 물체들(22)의 제1 포즈들을 계산할 수 있다. 다수의 각도로부터 장면의 이미지들을 캡처하기 위해 스테레오로부터의 깊이(depth-from-stereo)를 사용하기 위해 포즈 추정치들을 계산하고, 블록 매칭 및 디스패리티 측정치들을 사용하여 장면에서의 다양한 표면들의 깊이를 계산하고, 인스턴스 세그먼트화를 적용하여 장면을 다양한 물체들의 개별 인스턴스들로 세그먼트화하고(예를 들어, 하나의 형상을 다른 형상으로부터 분리함), 장면에서 검출된 각각의 인스턴스를 대응하는 타입의 물체의 정규 3차원 모델로 등록함으로써(예를 들어, 알려진 형상 및 크기의 원기둥의 인스턴스를 원기둥의 정규 3-D 모델에 등록함으로써, 예를 들어, 반복적인 가장 가까운 포인트를 적용함으로써, 예를 들어, Arun, Somani; Thomas S. Huang; Steven D. Blostein (1987). "Least-square fitting of two 3-D point sets". IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence. 참조), 물체들의 각각의 인스턴스의 포즈 추정을 수행하는(예를 들어, 기준 좌표계에 대한 물체의 중심 및 회전의 위치를 결정하는) 접근법의 일례.
따라서, 포즈 추정기(10)는 제1 장면 S1의 배열(20)에서의 물체들(22) 중 다양한 것들의 제1 복수의 포즈를 추정한다. 예를 들어, 복수의 포즈는 개개의 물체들의 그들의 정규 물체 공간들로부터 카메라 공간으로의 회전 및 병진을 표현하는 행렬들의 집합(예를 들어, 어레이)으로서 표현될 수 있다. 포즈들은 또한 물체들의 분류들(예를 들어, 도 1에 도시된 예에서, 각각의 포즈가 구, 직사각형 각기둥, 또는 원기둥의 포즈에 대응하는지)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일부 상황들에서, 포즈 추정기(10)는 (예를 들어, 물체의 표면들이 다른 물체들에 의해 차단되지 않는) 다른 물체들에 의해 실질적으로 차단되지 않는 물체들의 상부 층과 같은, 배열(20)에서의 물체들(22)의 서브세트에 대해서만 포즈들을 계산할 수 있다.
동작 220에서, 물체들(22)의 배열(20)은 제1 장면 S1에 기초하여 제2 장면 S2를 형성하도록 강성 변환된다. 더 상세하게는, 포즈 추정기(10)에 대해 배열(20) 전체에 강성 변환을 적용하는 것은 (예를 들어, 물체들(22) 사이의 물리적 거리들 또는 물체들의 서로에 대한 배향들을 변경하지 않고) 물체들(22)의 서로에 대한 물리적 관계들을 유지하지만, 배열과 포즈 추정기(10)의 물리적 관계를 변경한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 물체들(22)의 배열(20)은 배열(20)을 방해하지 않고(예를 들어, 물체들의 서로에 대한 물리적 관계를 실질적으로 변경하지 않고) 물체들(22)의 배열(20)의 강성 변환을 수행하도록 구성되는 지지 플랫폼(40) 상에 위치한다. 일부 실시예들에서, 특성화 시스템(100)은 강성 변환의 형태(예를 들어, 배열(20)의 병진 및/또는 회전)를 특정함으로써 지지 플랫폼(40)을 제어하도록 구성된다. 예를 들어, 지지 플랫폼(40)은 지지 플랫폼(40) 상에 위치된 물체들을 회전 및/또는 병진시키기 위한 하나 이상의 모터(예를 들어, 스텝퍼 모터) 또는 다른 전자적으로 제어되는 액추에이터들을 포함할 수 있다.
(일부 상황들에서, 포즈 추정 시스템(10)의 시야(12)에서 물체들(22)의 배열(20)을 유지하는 방식으로 포즈 추정 시스템(10)을 회전 및/또는 병진시킴으로써 제2 장면 S2를 형성하는 것이 기능적으로 동등할 수 있다.)
도 3은 포즈 추정 시스템에 대한 제2 장면 S2를 형성하기 위해 포즈 추정 시스템에 대한 제1 장면 S1에서의 물체들의 배열의 강성 변환의 개략도이다. 특히, 도 3에 도시된 실시예에서, 물체들(22)의 배열(20)은 회전축에 배열(20)의 중심이 위치된 턴테이블 상에 위치된다. 도 3의 좌측은 제1 장면 S1을 도시하고, 도 3의 우측은 시계방향으로 60도 회전하도록 턴테이블을 제어함으로써 형성된 제2 장면 S2를 도시하고, 이에 의해 배열(20)을 60도만큼 강성 회전시킨다.
도 1 및 도 3은 지지 플랫폼(40)이 배열(20)의 중심을 중심으로 물체들(22)의 배열(20)을 회전시키는 턴테이블인 실시예들을 도시하지만, 본 개시내용의 실시예들은 이에 한정되지 않으며, 예를 들어, 물체들의 중심이 턴테이블의 회전 축과 정렬되지 않도록 물체들(22)의 배열(20)을 배치함으로써, 또는 병진들을 수행할 수 있는 지지 플랫폼(40)을 사용함으로써, 지지 플랫폼(40)이 배열(20)의 회전 및 병진 둘 다를 수행하는 상황들을 포함할 수도 있다.
동작 230에서, 특성화 시스템(100)은 제2 장면 S2의 배열(20)에서의 물체들(22)의 제2 복수의 포즈를 수신하고, 여기서 물체들(22)의 제2 복수의 포즈는 제2 장면 S2에서의 제1 복수의 포즈와 동일한 포즈 추정 시스템(10)에 의해 계산된다. 제2 복수의 포즈는
Figure pct00038
으로 표시될 수 있다. 본 논의의 목적을 위해, 제1 포즈들
Figure pct00039
및 제2 포즈들
Figure pct00040
둘 다는 동일한 n개의 물체에 대해 n개의 포즈를 포함한다고 가정된다. 그러나, 본 개시내용의 실시예들은 이에 제한되지 않고 매칭되지 않는 것들을 다루기 위한 기술들이 아래에 설명될 것이다.
제1 장면 S1에서의 물체들의 제1 복수의 추정된 포즈들
Figure pct00041
및 제2 장면 S2에서의 동일한 물체들의 제2 복수의 추정된 포즈들
Figure pct00042
이 주어지면, 이들 포즈는 포즈 추정기(10)의 오차 특성들을 측정하기 위해 비교될 수 있다. 그러나, (예를 들어, 지지 플랫폼(40)에 의해 적용되는) 강성 변환
Figure pct00043
과 연관된 정밀한 값들은 알려지지 않아서, 제1 복수의 포즈의 상대적 값들을 제2 복수의 포즈와 비교하는 것을 어렵게 한다. 따라서, 본 개시내용의 실시예들의 양태들은 강성 변환
Figure pct00044
의 추정치를 계산하는 것에 관한 것이다.
동작 240에서, 특성화 시스템(100)은 제1 장면 S1과 제2 장면 S2 사이의 개략 장면 변환
Figure pct00045
를 계산한다. 본 개시내용의 일부 실시예들에서, 독특한 마커 또는 기점(30)이 물체들(22)의 배열(20)에 포함되고 제1 장면 S1 및 제2 장면 S2 둘 다에 나타나며, 여기서 기점(30)은 물체들(22)의 배열(20)과 함께 강성 변환되어, 기점(30)과 물체들(22) 사이의 물리적 관계가 변환을 통해 유지됨으로써, 기점(30)이 개략 장면 변환
Figure pct00046
를 계산하기 위한 기준을 제공할 수 있게 한다. 도 1 및 도 3에 도시된 실시예들에서, ChArUco 보드가 기점(30)으로서 사용되고 물체들(22)의 배열(20) 옆에 배치된다. 일반적으로, ChArUco 보드는 4개의 코너에 흑색 또는 어두운 정사각형을 갖고 백색 정사각형들에 ArUco 마커들(또는 다른 마커들)를 갖는 체커보드 패턴이다. ChArUco 보드 내의 각각의 ArUco 마커는 상이한 식별자를 인코딩하는 상이한 패턴을 갖는다. 따라서, 컴퓨터 비전 시스템은 보드 내의 개별 ArUco 마커들의 위치들 및 배열들에 기초하여 이미지 내의 ChArUco 보드의 포즈를 검출할 수 있다. 강성 변환을 적용하기 전과 후에 ChArUco 보드의 이미지들로부터 ChArUco 보드의 포즈들
Figure pct00047
및
Figure pct00048
를 각각 계산함으로써, 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 특성화 시스템(100)은 제1 장면 S1으로부터 제2 장면 S2로의 개략 장면 변환
Figure pct00049
를 계산한다:
Figure pct00050
(7)
본 개시내용의 일부 실시예들에서, ArUco 마커들의 그리드(예를 들어, 체커보드가 없음), 증강 현실 태그들(ARTag), AprilTag들, 하나 이상의 룰러, 하나 이상의 각도기 등과 같은 다른 타입들의 기점들(30)이 장면에 배치되고 개략 장면 변환을 계산하기 위해 사용된다.
본 개시내용의 다양한 다른 실시예들에서, 개략 장면 변환을 계산하기 위해 다른 기술들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 지지 플랫폼(40)이 높은 정밀도로 제어될 수 있는 본 개시내용의 실시예들에서, 개략 장면 변환은 지지 플랫폼(40)에 의해 적용되는 알려진 변환에 기초하여 계산될 수 있다. 다른 예로서, 개략 장면 변환은 (예를 들어, 포지션들만을 고려하여) 포인트들 포즈들을 포인트 클라우드들로서 취급하는 것 및 (예를 들어, 반복적인 가장 가까운 포인트 알고리즘을 적용함으로써) 포인트 클라우드들을 등록 또는 정렬하는 것에 기초하여 계산될 수 있다. 추가 예로서, 2개의 포즈는 그래프 매칭 접근법을 사용하여 매칭될 수 있다. 포즈 추정기(10)는 S1의 포즈들의 세트 내의 각각의 성분으로부터 S2의 포즈들의 세트 내의 각각의 다른 성분까지 3-D 연결 그래프를 계산한다. 이어서, 포즈 추정기는 그 자체와 그의 가장 가까운 이웃들(예를 들어, 그의 5개의 가장 가까운 이웃) 사이의 상대 변환(R 및 T)을 사용하여 S1에서의 각각의 요소 및 S2에서의 각각의 요소에 대한 특징 벡터를 계산한다. 이 상대 변환들은 이어서 S1과 S2 사이의 대응관계들(예를 들어, 그의 가장 가까운 이웃들과 유사한 상대 변환들을 가지는 S1 및 S2에서의 포즈들을 찾은 것)을 계산하기 위해 사용된다. S1에서의 포즈들과 S2에서의 포즈들 사이의 대응관계들을 발견한 후에, 포즈 추정기(10)는, 예를 들어, 인라이어들이 임계 거리(예를 들어, 3mm) 미만의 대응관계들로서 정의되는 RANSAC(random sample consensus)를 사용하여 하나 이상의 3-D 강성 바디 추정치들(rigid body transform estimations)을 계산한다. 가장 많은 인라이어들을 갖는 추정된 강성 바디 변환은
Figure pct00051
로서 사용될 수 있다.
동작 250에서, 특성화 시스템(100)은 제1 장면 S1에서의 물체들의
Figure pct00052
내의 제1 포즈들 중 대응하는 것들을 제2 장면 S2에서의 동일한 물체들의 제2 복수의 추정된 포즈
Figure pct00053
과 매칭시킨다. 도 3은 제1 장면 S1에서의 배열 내의 물체들의 추정된 포즈들
Figure pct00054
및 제2 장면 S2에서의 배열 내의 물체들의 추정된 포즈들
Figure pct00055
의 묘사들을 포함하는, 포즈 추정 시스템에 대한 제2 장면을 형성하기 위한 포즈 추정 시스템에 대한 제1 장면에서의 물체들의 배열의 강성 변환의 개략도이다. 도 3은 제1 장면 S1에서의 물체들(22) 중 일부로부터 제2 장면 S2에서의 대응하는 물체들(22)까지의 점선들을 갖는 화살표들(예를 들어, 상이한 장면들에서의 동일한 물체들의 상이한 뷰들을 매칭시킴)을 도시한다. 도 3에 도시된 배열에서, 제1 장면 S1에 대해 포즈 추정 시스템(10)에 의해 계산된 제1 추정된 포즈들
Figure pct00056
은 대각선 줄무늬 음영을 갖는 삼각형들로서 도시되고, 제2 추정된 포즈들
Figure pct00057
는 점선 음영을 갖는 삼각형들로서 도시되며, 여기서 삼각형들의 중심들은 그들의 대응하는 물체들의 추정된 중심들과 정렬되고, 삼각형의 회전 각도는 대응하는 물체들의 추정된 회전 포즈를(페이지의 2차원 제약에서) 나타낸다.
본 개시내용의 일부 실시예들에서, 특성화 시스템(100)은 그리디 검색(greedy search)에 기초하여 제1 장면 S1에서의 물체들의
Figure pct00058
내의 제1 포즈들과 제2 장면 S2에서의 동일한 물체들의 제2 복수의 추정된 포즈들
Figure pct00059
사이의 매칭을 수행한다. 이러한 실시예들에서, 제1 장면 S1에서의 가시 물체들의 포즈들
Figure pct00060
에 의해 표현된 바와 같은 가시 물체들의 중심들은 개략 장면 변환
Figure pct00061
에 기초하여 변환되고, 제2 장면 S2에서의 제2 포즈들
Figure pct00062
과 매칭된다. 도 4는 본 개시내용의 일 실시예에 따라 제2 장면 S2에서 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00063
:
Figure pct00064
을 계산하기 위한 개략 장면 변환
Figure pct00065
에 따른 제1 포즈들
Figure pct00066
의 변환의 개략도이다.
도 5는 본 개시내용의 일 실시예에 따라, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00067
를 제2 포즈들
Figure pct00068
상에 오버레이하는 것의 개략도이다. 도 5에 도시된 예에서, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00069
Figure pct00070
는 제2 포즈들
Figure pct00071
중 대응하는 포즈들에 위치가 가깝다.
예를 들어, 각각의 개략적으로 변환된 제1 포즈
Figure pct00072
Figure pct00073
에 대해, 포지션에 기초하여 가장 가까운 제2 포즈
Figure pct00074
를 찾아내고, 여기서 그리디 검색은 전체적인 오차(예를 들어, 개략적으로 변환된 제1 포즈들과 제2 포즈들 사이의 위치 차이들의 합)를 최소화하기 위해 제1 포즈들과 제2 포즈들의 상이한 쌍들을 검색한다. 보다 상세하게는, 일부 실시예들에서, 포즈 추정기(10)는 크기 NxM의 비용 행렬을 구성하고, 여기서 i..N은 장면 1(S1)에서의 포즈의 수이고 j..M은 장면 2(S2)에서의 포즈의 수이며, 여기서 비용 행렬의 각각의 요소는 각각의 포즈 사이의 중심 차이이다. 그 후, 포즈 추정기(10)는 최적 매칭을 결정하기 위해 선형 합 할당을 수행한다.
본 개시내용의 일부 실시예들에서, 특성화 시스템(100)은 이분(bipartite) 그래프 문제에서의 최대 매칭에 기초하여 제2 장면 S2에서의 동일한 물체들의 제2 복수의 추정된 포즈들
Figure pct00075
과 제1 장면 S1에서의 물체들의
Figure pct00076
의 제1 포즈들 사이의 매칭을 수행하며, 여기서 에지들은 개략 장면 변환
Figure pct00077
를 사용하여 제2 장면 S2으로 변환된 제1 장면 S1에서의 추정된 포즈들
Figure pct00078
을 연결하며, 매칭가능한 추정된 포즈들은 제2 장면 S2에서의 제2 포즈들
Figure pct00079
로부터 선택된다. 결과적인 매칭이 제1 장면 S1에서의 물체의 포즈를 제2 장면 S2에서의 대응하는 포즈와 연결하는 에지를 포함하는 경우, 추정된 포즈는 정확하게 매칭된 것으로 간주된다.
본 개시내용의 일부 실시예들에서, 포즈들이 매칭되지 않을 수 있다. 예를 들어, 포즈 추정 시스템(10)은 제1 장면 S1 대 제2 장면 S2에서의 상이한 수의 물체들에 대한 포즈들을 추정하거나 상이한 물체들(예를 들어, 제1 장면 S1에서의 5개의 물체 A, B, C, D, 및 E 및 제2 장면 S2에서의 5개의 물체 A, B, D, E, 및 F)에 대한 포즈들을 추정할 수 있다. 이러한 차이들은, 예를 들어, 포즈 추정 시스템(10)에서의 노이즈 또는 불안정성, 또는 포즈 추정 시스템(10)의 성능에서의 비대칭성에 기인할 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에서, 포즈들의 매칭을 수행하기 위해 그리디 검색(greedy search)을 사용하는 대신에, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00080
을 제2 포즈들
Figure pct00081
와 매칭시키기 위해 거짓-양성 임계 접근법이 대신 적용된다. 보다 상세하게는, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00082
의 각각의 포즈
Figure pct00083
에 대해, 특성화 시스템(100)은 제2 포즈들
Figure pct00084
중 가장 가까운 포즈
Figure pct00085
를 식별한다. 제2 포즈들
Figure pct00086
중 가장 가까운 포즈
Figure pct00087
가 (예를 들어, 포즈들이 대응하는 물체들의 중심들에 위치되는) 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00088
의 현재 포즈
Figure pct00089
로부터 거짓-양성 임계 거리(예를 들어, 3 밀리미터) 미만 떨어진 경우, 그 가장 가까운 제2 포즈
Figure pct00090
는 매칭 또는 대응하는 포즈로서 취급된다. 가장 가까운 제2 포즈
Figure pct00091
가 거짓-양성 임계 거리보다 더 멀리 떨어져 있는 경우, 그 포즈들은 아웃라이어(outlier)들로서 취급되고, 변환을 세분하기 위해 매칭하는 포즈들 사이에서 카운트되지 않는다. 본 개시내용의 다른 실시예에서, 중심들의 거리들을 비교하는 대신에, 물체들에 대응하는 CAD 모델들이 그들의 계산된 포즈들에 따라 배치되고 배향된다. (개략적으로 변환된 제1 포즈
Figure pct00092
및 가장 가까운 제2 포즈
Figure pct00093
에 대한) 2개의 CAD 모델들의 교차점의 볼륨은 이어서 CAD 모델들 중 단일의 CAD 모델의 볼륨으로 나누어진다(또는, 교차점-오버-유니언 메트릭(intersection-over-union metric)에 따라, 2개의 CAD 모델의 유니언의 볼륨으로 나누어진다). 포즈들의 완벽한 측정들의 경우에, 몫은 1이고, CAD 모델들이 전혀 정렬되지 않는 경우, 몫은 0이다. 따라서, 일부 실시예들에서, 거짓-양성 임계값은 교차점 메트릭(예를 들어, 단일 인스턴스에 걸친 교차점 또는 유니언에 걸친 교차점)에 기초하여 설정될 수 있고, 거짓-양성 임계값 교차점을 초과하는 교차점 메트릭(예를 들어, 교차점 메트릭은 0.80보다 큰 값임)은 개략적으로 변환된 제1 포즈
Figure pct00094
와 가장 가까운 제2 포즈
Figure pct00095
가 매칭하는 것을 결정하기 위한 임계값을 충족시키도록 결정된다.
매칭을 수행한 후에, 제1 포즈
Figure pct00096
및 제2 포즈
Figure pct00097
는 각각 제1 장면 S1 및 제2 장면 S2에서의 동일한 물체 i를 지칭한다고 가정된다.
동작 260에서, 특성화 시스템(100)은 개략 장면 변환
Figure pct00098
(예를 들어, 초기에
Figure pct00099
=
Figure pct00100
를 설정함)으로부터 시작하여, 제1 장면 S1으로부터 제2 장면 S2로의 세분된 장면 변환
Figure pct00101
을 계산하며, 여기서 현재 강성 변환
Figure pct00102
의 세분은 동작 250에서 계산된 바와 같이, 변환된 제1 포즈들과 그들의 대응하는 매칭 제2 포즈들의 정렬을 개선하는 것에 기초한다. 보다 상세하게는, 본 개시내용의 실시예들의 일부 양태들은 매칭된 포즈들 (
Figure pct00103
,
Figure pct00104
) 전부에 대한 이하의 비용 함수를 최소화함으로써 변환을 세분하는 것에 관한 것이다:
Figure pct00105
(8)
여기서 xj는 포인트들의 미리 정의된 세트(예를 들어, [0,0,1], [0,1,0], 및 [1,0,0]이지만, 본 개시내용의 실시예들은 이에 제한되지 않는다)이다. 포인트들이 [0,0,0]으로 설정되면, 이 함수는 3-D 강성 바디 변환과 동등하다.
예를 들어, 도 5를 다시 참조하면, 변환된 제1 포즈들
Figure pct00106
Figure pct00107
의 위치들 및 배향들은 제2 포즈들
Figure pct00108
에 가깝지만, 제2 포즈들과 정확히 정렬되지는 않는다. 이러한 포즈들의 위치들의 차이들은 상기 비용 함수 (8)에서 차이:
Figure pct00109
에 의해 표현된다.
본 개시내용의 일부 실시예들에서, 세분화 프로세스는 비용 함수가 최소화될 때까지(예를 들어, 설정된 반복 횟수에 도달하는 것과 같은 임계 조건이 충족될 때까지 또는 하나의 반복으로부터 다음 반복으로의 개선이 임계값보다 작은 경우) 현재의 강성 변환
Figure pct00110
를 업데이트하기 위한(그레디언트 하강을 적용하는 것에 의한 것과 같은) 반복 동작이고, 이 시점에서
Figure pct00111
의 업데이트된 값이 세분화된 장면 변환
Figure pct00112
로서 출력된다.
따라서, 동작 260에서, 특성화 시스템(100)은 비용 함수(예를 들어, 제1 장면 S1 및 제2 장면 S2에서 캡처된 물체들의 포즈들 사이의 오차 또는 차이들)를 최소화함으로써 세분된 장면 변환
Figure pct00113
를 계산한다.
도 6은 본 개시내용의 일 실시예에 따라, 제1 포즈들
Figure pct00114
이 세분된 장면 변환
Figure pct00115
에 의해 변환되어, 개략적으로 변환된 제1 포즈들
Figure pct00116
Figure pct00117
보다 그들의 대응하는 포즈들
Figure pct00118
에 더 가까운 변환된 제1 포즈들(또는 미세하게 변환된 제1 포즈들)
Figure pct00119
Figure pct00120
을 생성하는 개략도이다. 그러나, 세분된 장면 변환
Figure pct00121
가 제1 포즈들을 제2 포즈들
Figure pct00122
에 더 가깝게 하는 동안, 포즈들의 위치 및 배향의 약간의 차이들이 남아 있다는 점에 유의한다. 이러한 나머지 차이들은 포즈 추정 시스템(10)의, 병진 및 회전 오차들을 포함하는, 포즈 오차들을 나타낸다.
동작 270에서, 특성화 시스템(100)은 세분된 장면 변환
Figure pct00123
및 계산된 제1 및 제2 포즈들에 기초하여 포즈 추정 시스템(100)을 특성화한다. 특히, 제1 장면 S1 및 제2 장면 S2에 묘사된 바와 같은 물체들(22)의 배열(20)의 포즈 추정들 사이의 차이들을 최소화하는 세분된 장면 변환
Figure pct00124
를 계산하기 위해 위의 비용 함수를 최소화한 후에, 추정된 포즈들에서의 임의의 나머지 차이들은 (예를 들어, 물체들의 배열에 적용된 물리적 강성 변환이 물체들의 상대적 위치들에서의 임의의 시프트들을 야기하지 않는다는 가정에 기초하여) 포즈 추정 시스템(100)에 의해 야기된 오차들 또는 부정확성들의 결과인 것으로 가정된다. 더 공식적으로, 오차들은 수학식 (1) 및 (2)에 따라 계산될 수 있고, 여기서 세분된 장면 변환
Figure pct00125
는 제1 장면 S1으로부터의 제1 포즈들
Figure pct00126
에 적용된 강성 변환을 제2 장면 S2으로부터의 제2 포즈들
Figure pct00127
로 표현한다:
Figure pct00128
(9)
Figure pct00129
(10)
이와 같이, 수학식 (3) 및 (4)의 접근법에 따라, 포즈 추정 시스템(10)의 오차를 특성화하는 회전 오차 Rerr 및 병진 오차 Terr가 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pct00130
(11)
Figure pct00131
(12)
여기서, 상기와 같이, 함수 R( )은 그의 인수를 축각으로 변환하고, 여기서 크기는 회전 차이이며, 함수 T( )는 그의 인수로부터 포즈 행렬의 병진 성분을 추출한다. 특히:
Figure pct00132
(13)
Figure pct00133
(14)
도 6에 도시된 예에서, 포즈 페어링
Figure pct00134
및
Figure pct00135
는 더 큰 회전 오차 Rerr를 나타내는 반면, 포즈 페어링
Figure pct00136
및
Figure pct00137
는 더 큰 병진 오차 Terr를 나타낸다.
이 절차는 특정의 포즈 추정 시스템에 대한 다양한 포즈 오차 측정들에 대한 분산, 최대, 및 예상 값을 계산하기 위해 다수의 장면 쌍들(예를 들어, 상이한 물체들의 다수의 상이한 배열들- 배열들은 장면들의 쌍들을 생성하기 위해 강성 변환됨 -)에 걸쳐 반복될 수 있다. 이 값들은 이어서 상이한 포즈 추정 시스템들의 성능이 서로 비교될 수 있게 한다.
본 개시내용의 실시예들에 따른 접근법들을 이용한 일부 실험들에서, 포즈 특성화 시스템은 포즈 추정기들에 의해 이루어진 포즈 오차들을 병진 오차 Terr에서는 30 마이크론 이하 그리고 회전 오차 Rerr에서는 0.3도 이하의 정밀도로 정확하게 예측하기 위해 사용되었다. 이것은, 이러한 포즈 추정 시스템들이, 개략 1 미터의 거리에서 200 마이크론 미만의 병진 오차 및 1도 미만의 회전 오차의 원하는 정밀도와 같은, 특정의 고정밀 설계 제약조건들에 대해 수행할 수 있는지의 평가를 가능하게 하는 반면, 포즈 추정 시스템들의 오차 특성화의 이러한 고정밀 측정들은 다른 방식으로 구현하는 것이 불가능하거나 비용이 많이 들 수 있다.
이와 같이, 본 개시내용의 실시예들의 양태들은 그라운드 트루스의 외부 소스에 의존하지 않고 높은 정밀도 레벨에서 포즈 추정 시스템들의 성능(예를 들어, 정확도 및 정밀도)을 특성화하는 시스템들 및 방법들을 제공한다.
본 발명이 특정 예시적인 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명은 개시된 실시예들로 제한되지 않고, 반대로, 첨부된 청구항들의 사상 및 범위와 그 등가물들 내에 포함되는 다양한 수정들 및 등가물 배열들을 커버하도록 의도된다는 점이 이해되어야 한다.

Claims (18)

  1. 포즈 추정 시스템을 특성화하기 위한 방법으로서,
    포즈 추정 시스템으로부터, 프로세서와 메모리를 포함하는 특성화 시스템에 의해, 제1 장면에서의 물체들의 배열의 제1 복수의 포즈를 수신하는 단계;
    상기 포즈 추정 시스템으로부터, 상기 특성화 시스템에 의해, 제2 장면에서의 물체들의 배열의 제2 복수의 포즈를 수신하는 단계- 상기 제2 장면은 상기 포즈 추정 시스템에 대한 상기 제1 장면의 물체들의 배열의 강성 변환(rigid transformation)임 -;
    상기 특성화 시스템에 의해, 상기 제1 장면과 상기 제2 장면 사이의 개략 장면 변환(coarse scene transformation)을 계산하는 단계;
    상기 특성화 시스템에 의해, 상기 제1 복수의 포즈와 상기 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계;
    상기 특성화 시스템에 의해, 개략 장면 변환, 상기 제1 포즈들, 및 상기 제2 포즈들에 기초하여 상기 제1 장면과 상기 제2 장면 사이의 세분된 장면 변환(refined scene transformation)을 계산하는 단계;
    상기 특성화 시스템에 의해, 상기 세분된 장면 변환에 기초하여 상기 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하는 단계; 및
    상기 변환된 제1 포즈들과 상기 제2 복수의 포즈 사이의 차이들에 기초하여 상기 포즈 추정 시스템의 평균 회전 오차 및 평균 병진 오차를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포즈 추정 시스템에 대한 상기 물체들의 배열의 강성 변환은 상기 물체들의 배열의 회전을 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 물체들의 배열은 지지 플랫폼 상에 있고,
    상기 특성화 시스템은 상기 포즈 추정 시스템에 대해 상기 물체들의 배열을 강성 변환(rigidly transform)할 수 있게 상기 지지 플랫폼을 제어하도록 구성되는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 물체들의 배열에 인접한 기점(fiducial)은 상기 제1 장면에서 이미지화되고, 상기 물체들의 배열로 강성 변환되고, 상기 제2 장면에서 이미지화되고,
    상기 제1 장면과 상기 제2 장면 사이의 상기 개략 장면 변환은 상기 제1 장면에서 이미지화된 상기 기점의 제1 포즈 및 상기 제2 장면에서 이미지화된 상기 기점의 제2 포즈를 계산하는 것에 기초하여 계산되는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 복수의 포즈와 상기 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계는:
    상기 개략 장면 변환에 따라 상기 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 개략적으로 변환된 제1 포즈를 계산하고;
    첫번째 개략적으로 변환된 제1 포즈들의 각각의 개략적으로 변환된 제1 포즈에 대해:
    상기 제2 포즈들 중 상기 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고;
    상기 개략적으로 변환된 제1 포즈와 상기 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 상기 제2 포즈 사이의 거리가 거짓-양성 임계 거리(false-positive threshold distance) 미만일 때 상기 변환된 제1 포즈와 상기 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 상기 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써 수행되는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 복수의 포즈와 상기 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭시키는 단계는:
    상기 개략 장면 변환에 따라 상기 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 개략적으로 변환된 제1 포즈를 계산하고;
    첫번째 개략적으로 변환된 제1 포즈들의 각각의 개략적으로 변환된 제1 포즈에 대해:
    상기 제2 포즈들 중 상기 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고;
    상기 개략적으로 변환된 제1 포즈 및 상기 제2 포즈에 대응하는 물체의 타입을 식별하고;
    상기 개략적으로 변환된 제1 포즈에 상기 물체의 타입의 제1 3-D 모델을 포지셔닝하고;
    상기 제2 포즈에 상기 물체의 타입의 제2 3-D 모델을 포지셔닝하고;
    상기 포지셔닝된 제1 3-D 모델과 상기 포지셔닝된 제2 3-D 모델 사이의 교차점이 거짓-양성 임계값 교차점을 충족시킬 때, 상기 개략적으로 변환된 제1 포즈와 상기 개략적으로 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 상기 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써 수행되는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 세분된 장면 변환을 계산하는 단계는:
    상기 개략 장면 변환에 기초하여 현재 장면 변환을 초기화하는 단계;
    상기 현재 장면 변환에 의해 변환된 복수의 제1 포즈를 계산하는 단계; 및
    상기 제2 포즈들과 상기 현재 장면 변환에 의해 변환된 상기 제1 포즈들 사이의 차이들에 기초하여 계산된 비용 함수 감소에 따라 상기 현재 장면 변환을 업데이트하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 평균 회전 오차는 상기 변환된 제1 포즈들과 상기 제2 복수의 포즈의 회전 성분들 사이의 차이들 사이의 회전 오차들의 합에 기초하여 계산되고,
    상기 평균 병진 오차는 상기 변환된 제1 포즈들과 상기 제2 복수의 포즈의 병진 성분들 사이의 차이들 사이의 병진 오차들의 합에 기초하여 계산되는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 평균 회전 오차 Rerr는:
    Figure pct00138
    에 따라 계산되고,
    상기 평균 병진 오차 Terr는:
    Figure pct00139
    에 따라 계산되고,
    Figure pct00140
    는 제1 포즈들 중 i번째 포즈이고,
    Figure pct00141
    는 제2 포즈들 중 i번째 포즈이고,
    Figure pct00142
    는 제1 장면 S1으로부터 제2 장면 S2로의 세분된 장면 변환이고, n은 제1 포즈들의 수 및 제2 포즈들의 수인 방법.
  10. 포즈 추정 시스템을 특성화하기 위한 시스템으로서,
    프로세서; 및
    명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금:
    포즈 추정 시스템으로부터, 제1 장면에서의 물체들의 배열의 제1 복수의 포즈를 수신하고;
    상기 포즈 추정 시스템으로부터, 제2 장면에서의 물체들의 배열의 제2 복수의 포즈를 수신하고- 상기 제2 장면은 상기 포즈 추정 시스템에 대한 상기 제1 장면의 물체들의 배열의 강성 변환임 -;
    상기 제1 장면과 상기 제2 장면 사이의 개략 장면 변환을 계산하고;
    상기 제1 복수의 포즈와 상기 제2 복수의 포즈 사이에 대응하는 포즈들을 매칭시키고;
    개략 장면 변환, 상기 제1 포즈들, 및 상기 제2 포즈들에 기초하여 상기 제1 장면과 상기 제2 장면 사이의 세분된 장면 변환을 계산하고;
    상기 세분된 장면 변환에 기초하여 상기 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하고;
    상기 변환된 제1 포즈들과 상기 제2 복수의 포즈 사이의 차이들에 기초하여 상기 포즈 추정 시스템의 평균 회전 오차 및 평균 병진 오차를 계산하게 하는 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 포즈 추정 시스템에 대한 상기 물체들의 배열의 강성 변환은 상기 물체들의 배열의 회전을 포함하는 시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    지지 플랫폼을 추가로 포함하고,
    상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 상기 포즈 추정 시스템에 대한 물체들의 배열을 상기 제1 장면으로부터 상기 제2 장면으로 강성 변환하도록 상기 지지 플랫폼을 제어하게 하는 명령어들을 추가로 저장하는 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 물체들의 배열에 인접한 기점(fiducial)은 상기 제1 장면에서 이미지화되고, 상기 물체들의 배열로 강성 변환되고, 상기 제2 장면에서 이미지화되고,
    상기 제1 장면과 상기 제2 장면 사이의 상기 개략 장면 변환은 상기 제1 장면에서 이미지화된 상기 기점의 제1 포즈 및 상기 제2 장면에서 이미지화된 상기 기점의 제2 포즈를 계산하는 것에 기초하여 계산되는 시스템.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금:
    상기 개략 장면 변환에 따라 상기 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하고;
    첫번째 변환된 제1 포즈들의 각각의 변환된 제1 포즈에 대해:
    상기 제2 포즈들 중 상기 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고;
    상기 변환된 제1 포즈와 상기 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 상기 제2 포즈 사이의 거리가 거짓-양성 임계 거리 미만일 때, 상기 변환된 제1 포즈와 상기 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 상기 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써 상기 제1 복수의 포즈와 상기 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭되게 하는 명령어들을 추가로 저장하는 시스템.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금:
    상기 개략 장면 변환에 따라 상기 제1 복수의 포즈를 변환하여 복수의 변환된 제1 포즈를 계산하고;
    첫번째 변환된 제1 포즈들의 각각의 변환된 제1 포즈에 대해:
    상기 제2 포즈들 중 상기 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 제2 포즈를 식별하고;
    상기 변환된 제1 포즈 및 상기 제2 포즈에 대응하는 물체의 타입을 식별하고;
    상기 변환된 제1 포즈에 상기 물체의 타입의 제1 3-D 모델을 포지셔닝하고;
    상기 제2 포즈에 상기 물체의 타입의 제2 3-D 모델을 포지셔닝하고;
    상기 포지셔닝된 제1 3-D 모델과 상기 포지셔닝된 제2 3-D 모델 사이의 교차점이 거짓-양성 임계값 교차점을 충족시킬 때, 상기 변환된 제1 포즈와 상기 변환된 제1 포즈에 가장 가까운 상기 제2 포즈가 매칭된다고 결정함으로써 상기 제1 복수의 포즈와 상기 제2 복수의 포즈 사이의 대응하는 포즈들을 매칭되게 하는 명령어들을 추가로 저장하는 시스템.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금:
    상기 개략 장면 변환에 기초하여 현재 장면 변환을 초기화하고;
    상기 현재 장면 변환에 의해 변환된 복수의 제1 포즈를 계산하고;
    상기 제2 포즈들과 상기 현재 장면 변환에 의해 변환된 상기 제1 포즈들 사이의 차이들에 기초하여 계산된 비용 함수 감소에 따라 상기 현재 장면 변환을 업데이트함으로써 상기 세분된 장면 변환을 계산하게 하는 명령어들을 추가로 저장하는 시스템.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금:
    상기 변환된 제1 포즈들과 상기 제2 복수의 포즈의 회전 성분들 사이의 차이들 사이의 회전 오차들의 합에 기초하여 상기 평균 회전 오차를 계산하고,
    상기 변환된 제1 포즈들과 상기 제2 복수의 포즈의 병진 성분들 사이의 차이들 사이의 병진 오차들의 합에 기초하여 상기 평균 병진 오차를 계산하게 하는 명령어들을 추가로 저장하는 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 평균 회전 오차 Rerr는:
    Figure pct00143
    에 따라 계산되고,
    상기 평균 병진 오차 Terr는:
    Figure pct00144
    에 따라 계산되고,
    Figure pct00145
    는 제1 포즈들 중 i번째 포즈이고,
    Figure pct00146
    는 제2 포즈들 중 i번째 포즈이고,
    Figure pct00147
    는 제1 장면 S1으로부터 제2 장면 S2로의 세분된 장면 변환이고, n은 제1 포즈들의 수 및 제2 포즈들의 수인 시스템.
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