PuzzlePoles: Cylindrical Fiducial Markers Based on the PuzzleBoard Pattern

📄 arXiv: 2511.19448v1 📥 PDF

作者: Juri Zach, Peer Stelldinger

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-18

💡 一句话要点

提出PuzzlePole圆柱形标志物，用于自主系统中的精确标定与定位

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉标志物 圆柱形标志物 PuzzleBoard 姿态估计 机器人导航

📋 核心要点

  1. 自主系统依赖于对环境的可靠感知，而精确标定和定位是关键环节，现有视觉标志物存在视角限制或遮挡敏感问题。
  2. PuzzlePole利用PuzzleBoard的组合结构，设计圆柱形标志物，实现360°视角下的稳定识别和姿态估计，提升遮挡鲁棒性。
  3. 该标志物适用于多种自主系统场景，如机器人导航、SLAM和人机交互，具有广泛的应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新型的标志物PuzzlePole，它源于最近提出的PuzzleBoard标定模式。PuzzlePole是一种圆柱形标志物，能够从360°视角进行可靠的识别和姿态估计。通过利用PuzzleBoard模式独特的组合结构，PuzzlePole在定位和方向估计方面提供了高精度，同时对遮挡具有鲁棒性。这种设计为在各种自主系统场景中的部署提供了灵活性，范围从机器人导航和SLAM到有形界面。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉标志物在自主系统的标定和定位任务中面临挑战。传统的平面标志物视角受限，难以实现360°全方位感知。此外，遮挡问题会导致识别失败或精度下降，影响系统的可靠性。因此，需要一种能够在各种视角下稳定识别，且对遮挡具有鲁棒性的标志物。

核心思路：本文的核心思路是利用PuzzleBoard模式的独特组合结构，将其扩展到圆柱形表面，从而设计出PuzzlePole标志物。圆柱形设计使得标志物可以从360°视角被观察到，解决了视角限制问题。PuzzleBoard的组合结构则保证了标志物在部分遮挡情况下仍能被准确识别。

技术框架：PuzzlePole的整体框架包括标志物设计、图像采集、标志物检测与识别、以及姿态估计等几个主要阶段。首先，根据PuzzleBoard的组合规则生成特定的图案，并将该图案映射到圆柱形表面。然后，通过相机采集包含PuzzlePole的图像。接下来，利用图像处理算法检测图像中的PuzzlePole，并识别其编码。最后，基于识别结果和预先标定的标志物尺寸，计算相机的姿态。

关键创新：PuzzlePole的关键创新在于将PuzzleBoard模式从平面扩展到圆柱形表面，从而实现了360°全方位感知。此外，PuzzleBoard模式的组合结构使得PuzzlePole对遮挡具有很强的鲁棒性，即使部分图案被遮挡，仍能准确识别。这种设计克服了传统平面标志物视角受限和遮挡敏感的缺点。

关键设计：PuzzlePole的关键设计包括圆柱体的尺寸、PuzzleBoard图案的排布方式、以及用于检测和识别的图像处理算法。圆柱体的尺寸需要根据实际应用场景进行选择，以保证标志物在不同距离下都能被清晰地观察到。PuzzleBoard图案的排布需要保证在圆柱形表面上的均匀分布，并避免图案的过度变形。图像处理算法需要能够有效地检测和识别PuzzleBoard图案，并对光照变化和噪声具有鲁棒性。

📊 实验亮点

论文提出的PuzzlePole标志物具有360°全方位感知能力和良好的遮挡鲁棒性。实验结果表明，PuzzlePole在定位和方向估计方面具有较高的精度，并且能够在部分遮挡的情况下稳定识别。与传统的平面标志物相比，PuzzlePole在视角范围和遮挡鲁棒性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

PuzzlePole标志物可广泛应用于机器人导航、SLAM、增强现实、人机交互等领域。在机器人导航中，PuzzlePole可以作为路标，帮助机器人进行定位和路径规划。在SLAM中，PuzzlePole可以作为特征点，提高地图构建的精度和鲁棒性。在增强现实中，PuzzlePole可以作为锚点，将虚拟物体与现实世界对齐。在人机交互中，PuzzlePole可以作为交互界面，实现更加直观和自然的交互方式。

📄 摘要（原文）

Reliable perception of the environment is a key enabler for autonomous systems, where calibration and localization tasks often rely on robust visual markers. We introduce the PuzzlePole, a new type of fiducial markers derived from the recently proposed PuzzleBoard calibration pattern. The PuzzlePole is a cylindrical marker, enabling reliable recognition and pose estimation from 360° viewing direction. By leveraging the unique combinatorial structure of the PuzzleBoard pattern, PuzzlePoles provide a high accuracy in localization and orientation while being robust to occlusions. The design offers flexibility for deployment in diverse autonomous systems scenarios, ranging from robot navigation and SLAM to tangible interfaces.