GNC-Pose: Geometry-Aware GNC-PnP for Accurate 6D Pose Estimation

📄 arXiv: 2512.06565v1 📥 PDF

作者: Xiujin Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-06

备注: 1 figures, 2 tables, 14pages

💡 一句话要点

GNC-Pose：结合几何感知的GNC-PnP方法，实现精确的6D位姿估计

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction & Matching)

关键词: 6D位姿估计 单目视觉 无学习 GNC优化 几何感知 鲁棒性 PnP算法

📋 核心要点

  1. 现有6D位姿估计方法在严重离群值存在的情况下，鲁棒性不足，精度受限。
  2. GNC-Pose利用GNC原则，结合几何感知的聚类加权机制，提升位姿估计在离群值下的鲁棒性。
  3. 在YCB数据集上，GNC-Pose在无学习的条件下，达到了与现有方法具有竞争力的精度。

📝 摘要（中文）

GNC-Pose是一种完全无学习的单目6D物体位姿估计流程，适用于纹理物体。它结合了基于渲染的初始化、几何感知的对应点加权和鲁棒的GNC优化。该方法首先通过特征匹配和基于渲染的对齐获得粗略的2D-3D对应关系，然后基于Graduated Non-Convexity (GNC) 原则，引入了一种几何感知的、基于聚类的加权机制，该机制基于模型的3D结构一致性为每个点分配鲁棒的置信度。这种几何先验和加权策略显著稳定了严重离群值污染下的优化过程。最后的LM细化进一步提高了精度。在YCB Object and Model Set上的测试表明，尽管不需要学习的特征、训练数据或类别特定的先验知识，但GNC-Pose与基于学习和无学习的方法相比，实现了具有竞争力的精度，并为无学习的6D位姿估计提供了一个简单、鲁棒和实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目视觉下纹理物体的精确6D位姿估计问题。现有方法在处理大量离群点时，位姿估计的精度和鲁棒性会显著下降，尤其是在无学习的框架下，缺乏有效的离群点过滤机制。

核心思路：核心思路是利用物体的3D几何结构信息，对2D-3D对应关系进行加权，从而抑制离群点的影响。通过GNC优化框架，逐步优化位姿，并在优化过程中动态调整权重，使得算法对初始位姿的依赖性降低，鲁棒性增强。

技术框架：GNC-Pose包含三个主要阶段：1) 基于渲染的初始化：通过特征匹配和渲染对齐获得粗略的2D-3D对应关系和初始位姿；2) 几何感知的对应点加权：基于3D结构一致性，对每个2D-3D对应关系赋予权重，权重高的对应关系更可能是内点；3) GNC优化和LM细化：利用GNC优化框架，结合几何感知的权重，逐步优化位姿，最后使用Levenberg-Marquardt (LM) 算法进行细化。

关键创新：关键创新在于提出了几何感知的聚类加权机制。该机制利用物体的3D几何结构信息，通过聚类分析，识别并降低离群点的权重。与传统的基于距离或残差的加权方法不同，该方法考虑了点之间的空间关系，能够更有效地抑制离群点的影响。

关键设计：几何感知的加权机制首先对3D模型进行聚类，然后计算每个2D-3D对应关系与其所属聚类中心的距离，距离越远，权重越低。GNC优化采用Huber损失函数，并逐步降低Huber损失的阈值，使得算法能够从处理大量离群点逐渐过渡到精确的位姿估计。LM细化使用重投影误差作为优化目标。

📊 实验亮点

GNC-Pose在YCB数据集上取得了具有竞争力的结果，证明了其在无学习条件下的有效性。与现有的基于学习和无学习的方法相比，GNC-Pose在精度和鲁棒性方面都表现出色。尤其是在离群点比例较高的情况下，GNC-Pose的性能优势更加明显。该方法无需训练数据，降低了部署成本。

🎯 应用场景

GNC-Pose可应用于机器人抓取、增强现实、三维重建等领域。在机器人抓取中，精确的6D位姿估计是实现可靠抓取的关键。在增强现实中，GNC-Pose可以用于将虚拟物体精确地叠加到真实场景中。此外，该方法无需训练数据，降低了部署成本，使其在资源受限的环境中具有实际应用价值。

📄 摘要（原文）

We present GNC-Pose, a fully learning-free monocular 6D object pose estimation pipeline for textured objects that combines rendering-based initialization, geometry-aware correspondence weighting, and robust GNC optimization. Starting from coarse 2D-3D correspondences obtained through feature matching and rendering-based alignment, our method builds upon the Graduated Non-Convexity (GNC) principle and introduces a geometry-aware, cluster-based weighting mechanism that assigns robust per point confidence based on the 3D structural consistency of the model. This geometric prior and weighting strategy significantly stabilizes the optimization under severe outlier contamination. A final LM refinement further improve accuracy. We tested GNC-Pose on The YCB Object and Model Set, despite requiring no learned features, training data, or category-specific priors, GNC-Pose achieves competitive accuracy compared with both learning-based and learning-free methods, and offers a simple, robust, and practical solution for learning-free 6D pose estimation.