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저자정보
(Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-N¨urnberg (FAU)) (Politecnico di Torino) (Technical University of Munich) (Politecnico di Torino) (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-N¨urnberg (FAU))
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
수록면
878 - 881 (4page)

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This paper presents a novel fiducial marker type called ArUcoE. It is obtained from a standard ArUco marker by enhancing it with a chessboard-like pattern. With our approach the pose estimation accuracy of any ArUco marker can easily be increased. Further methods to increase the accuracy are analyzed. By applying a subpixel algorithm to the corner regions we are able to locate the corner points within a pixel and overcome the restriction of pixel-level accuracy. A deep-learning-based super-resolution method is used to artificially increase the pixel density in the same regions. Additionally, the effect of using a single and a stereo camera setup on the accuracy is shown.
#ArUco #fiducial marker #6DoF pose estimation #subpixel #super-resolution #deep learning #visual servoing #simulation
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목차

  1. Abstract
  2. 1. INTRODUCTION
  3. 2. METHODOLOGY
  4. 3. EVALUATION
  5. 4. CONCLUSION
  6. REFERENCES

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