如何设计一个更快更鲁棒的P3P求解器？

P3P 问题是经典的多视图几何问题之一，其中标定的相机的绝对位姿由三个 2D-3D 对应关系决定。由于这是许多视觉系统的关键（例如定位和SfM），因此过去有很多研究关注于如何开发更快、更稳定的P3P算法。虽然当前SOTA的求解器既非常快又稳定，但仍然存在可能崩溃的配置。本文将问题代数化为寻找两个圆锥的交点。通过这个方式，我们能够分析表征多项式系统的实根，并为每个问题实例采用量身定制的解决方案。这导出了一个快速稳定的P3P求解器，它能够正确解决其它方法可能会失败的情况。实验评估表明，该方法在速度和成功率方面都优于当前的SOTA方法。

1 什么是P3P问题

PnP是指根据2D-3D对应关系集合估计相机绝对位姿，集合最小的情况是P3P问题。P3P是将2D-3D对应关系通过相机内参转换为3D-3D对应关系进行求解。给定世界坐标系中的3个3D点以及它们对应的归一化图像点，两个点集通过刚体变换关联：

其中是某个正数。P3P的目标是求解其中的旋转和平移。

2 P3P问题发展史

P3P作为一个几何问题历史悠久，比计算机视觉领域的出现都要早很久。早在1773年Lagrange就在研究这个问题，Lagrange证明该问题最多可能有4个实数解，可以转化为4次多项式问题求解。大约1个世纪后，1841年德国数学家Grunert重新研究了该问题，给出了一种直接求解方法。20世纪早期，该问题在摄影测量领域内受到关注，但主要关注点在于精调而不是从头求解。Finstenvalder和Scheufele在1937年证明P3P问题只需要找到1个三次多项式的1个根和2个二次多项式的根。该问题后来在1981年Fischler和Bolles的RANSAC论文重新露面，由于RANSAC的成功，该问题也开始受到很大的关注。

根据最后需要求解的一元多项式的阶次，P3P问题可分为两大类：求解1个四次方程和求解1个三次方程。

最近的大多数工作关注于将P3P问题转化为求解四次方程问题。Gao等人在2003年用吴零点分解法第一次给出了P3P的完成解析解。Kneip等人2011年提出了一种直接由计算相机绝对位置和旋转的方式求解P3P问题的方法，避免了特征值分解或奇异值分解。Ke等人2017年提出用相应的几何约束确定相机的旋转。Banno和Nakano分别于2018和2019提出了P3P的直接求解法，通过估计中间坐标系中的距离，使得旋转矩阵可以形式化为距离的线性表示。

与基于四次方程的方法不同，基于三次方程的方法在P3P问题的文献中没有得到太多关注。自Finstenvalder和Scheufele在1937年的工作以来，Grafarend等人在1989年也使用了三次方程，他们试图将（3）简化为齐次形式，然后使用与Finstenvalder和Scheufele相同的技术求解。Haralick等人在1991年回顾了P3P问题的主要基于三次方程的解法，并讨论了数值精度。最近，Persson和Nordberg在2018年展示了关于寻找旋转和平移的更多细节，并提出了一种使用三次方程的一个根的有效算法，该方法比以前的方法有更好的数值精度，并且更快。

3 P3P问题转化为两个圆锥曲线相交问题

参照Persson和Nordberg在2018年的解法，为了消除旋转和平移参数，如图1所示，有如下约束：

根据余弦定理，

其中。我们的目标是找到的解，从而求解旋转和平移。我们可以假设，不然3D点就和相机中心一样了。将(3)中前两个式子除以第三个式子，并通过变量替换，可以得到以下二元二次方程组：

其中

现在问题变为求两个二次方程的实数解，也就是说找到两个圆锥曲线的实数交点。

4 本文的方法

本文的方法的基本思路也是求解两个圆锥曲线的相交问题。(4)和(5)的两个二次方程可以重写为：

其中为的矩阵。为了找到交点，首先构造一个矩阵

交点可通过构建一个与真正的解相交的退化圆锥曲线找到。退化圆锥曲线由以下命题给出：

命题1（退化圆锥曲线，见《计算机视觉中的多视图几何》）如果矩阵 不满秩，则圆锥曲线退化。退化点的圆锥曲线是两条线(秩为2)或一条重复线(秩为1)，可以写为：

其中。

退化圆锥曲线被构造出来后，可以被分解为（至多）两条直线(和)，可以进一步很容易地与原来的两个圆锥曲线相交。

4.1 寻找退化圆锥曲线

根据定理1，退化圆锥曲线需要非满秩，即行列式为0：

得到关于的三次方程。求解(11)可以得到的值，并得到矩阵。注意原始方程组的任何解(同时属于圆锥曲线)也在退化圆锥曲线上。

对于(11)中的每个解，都可以得到一个退化圆锥曲线。根据(10)，退化圆锥曲线是两条直线和的组合。那么如何将退化圆锥曲线分解为两条直线呢？

4.1.1 方法一：直接求解直线

这里展示一种寻找直线的直接方法。假定已经找到了一个退化圆锥曲线，写为如下形式：

由于，假设，矩阵也可以写为：

假定，令，则

根据(14)和(15)可以解出, 进而根据(16)和(17)可求得。在这种情况下，可以得到一对直线和。为了避免的情况，可以找到的绝对值最大的对角线元素，更稳定地计算出直线对。

4.1.2 方法二：通过求两直线相交求解直线

由于两直线参数的叉乘可得交点，可以进而从中提取出两直线。对于交点，这里展示两种求法：

(1) 零空间法:根据(10)可知, 交点在的零空间内，对于的任意零空间向量，有。我们现在必须找到，使得的尺度与(以及)一致。由于，我们有

结合(12),(13)和(18)，可以推导出的范数和的元素之间的关系：

因此，可以将以正确的尺度适当地重新缩放得到交点。

(2) 伴随矩阵法:矩阵的伴随矩阵应满足：

证明：通过(13)可以得到

与相等。

给定一个矩阵，可以得到。为了避免0元素，可以找到其对角线最大的元素和对应的列，交点可以通过将该列除以对角线的平方根得到。

恢复直线：得到交点之后，根据其反对称矩阵

定义一个新的矩阵

结合(22)和(10)可得。直线对可以通过的行和列得到。

秩为1的情况：如果退化圆锥曲线包括一对重复的直线，则矩阵的秩为1。在这种情况下，可以直接从一行或一列中恢复重复的直线。

4.2 P3P问题求解

退化圆锥曲线中获得的直线过原二次方程组(7)与(8)的解（交点），因此可以通过求直线与两个圆锥曲线的交点进行求解。假设第一条直线为：

将(23)代入(5)可得一个关于的二次方程，至多有2个解。需要注意的是，我们只关心正的实数解。得到后，根据(23)可以得到。由可得。代入（3）可得关于的二次方程

由于, 可以得到的解。这种情况下，可以得到的值。由于有一对直线，的解有4种可能。知道后，可以用Gauss-Newton优化(3)的平方和对结果进行细化。之前的工作也使用了类似的细化方法。

求解旋转和平移：对于每个，首先用(1)消除平移，得到以下方程组

为了找到另一个非共面向量量对应关系，与前人工作一样，可以使用由三个3D点和图像点定义的平面的法线（见图2）。法向量也满足

其中

结合(25)和(26)，可以解得旋转

得到旋转后由(1)可以求解平移。

图2：从向量对应关系到旋转

4.3 可能解的配置分析以及鲁棒算法

以上展示了P3P问题求解的一个通用算法，主要包括2个步骤：

求解构建退化圆锥曲线(式(9));

将退化圆锥曲线分解为两条直线，进而代入(4)(5)的圆锥曲线求交点

接下来分析解的可能配置，并由此得到鲁棒的算法。推荐学习3D视觉工坊近期开设的课程：面向三维视觉算法的C++重要模块精讲：从零基础入门到进阶

（11）中三次方程的通解可能有四种情况：三个实根，一个实根和两个复根，一个实根和一个重根、一个实三重根。这四种可能性对应于直线和交点的不同情况。在本文的例子中，第一个圆锥曲线（4）是不定的，第二个圆锥曲线（5）是双曲线（b>0）。不失一般性，假设第一个是椭圆，并在图3中展示两个圆锥曲线的可能相对位置。简要起见，以图3b作为示例。两个圆锥曲线有四个实交点，特征三次方程有三个实根，每个实根对应于一对实直线。每对实直线在四个实交点处与两个圆锥曲线中的任何一个相交（图3b）。在其他情况下也存在类似的情况。

图3：双曲线和椭圆相对位置的八种可能情况的图解。具有不同颜色的一对线对应于不同的三次根。(a)-(c): 两个圆锥曲线分别具有零、四和两个实交点的一般情况。(d)-(f): 两个圆锥曲线相切的临界情况，分别有一个二重交点、两个二重交点、一个二重交点和两个交点。(g)-(h): 两个圆锥曲线彼此密切（两个圆锥在切点具有相同的曲率），分别有一个三重交点和一个四重交点

三次方程的根、线的数量和交点之间的关系如表1所示。

表1：三次方程的根、退化圆锥曲线的直线数和两个圆锥曲线交点之间的关系。1D、1T和1Q分别表示一个二重交点、一个三重交点和一个四重交点

假设三次方程（11）可以写成

进行变量替换可得关于的沮丧三次方程(没有二次项)

其中

(30)的判别式为：

若,（30）有三个不同的实根，其对应于情况（a）和（b）。对于情况（a），由于所有的实根都不对应于任何实交点，我们可以选择三个根中的任何一个。使用三角解找到根,该根可以对应于一对实线，也可以不对应于实线。如果选择的实根给出一对实线，可以在验证第一条直线没有实交点后跳过第二条直线。对于情况（b），三个根中的任何一个都将产生一对实线和四个实交点。

若,（30）具有一个实根和两个共轭复根，这对应于情况（c）。使用Cardano公式可以找到实根，并且可以得到一对实直线。如果其中第一条直线与圆锥曲线有实交点，则可以跳过第二条直线。否则，如果第一条直线没有实交点，就需要检查第二条直线。

若且,则（30）有一个单实根和一个重实根，这对应于情况（d）、（e）和（f）。对于情况（d），可以看到重实根在虚直线中产生。因此，对于这种情况，可以使用单实数根。

若且，则。在这种情况下，方程（30）有三重根，这对应于情况（g）和（h）。三次方的实根给出了一对实线，并且可以很容易地找到实交点。

基于以上分析和表1，可以注意到，可以使用任何一对实线来恢复实交点，并且除了情况（d）之外，三次方程的任何实根都对应于一对实直线。只需要在且时避免使用重实根。另一方面，如果，则这对直线和圆锥曲线之间一定有双重交点。为了避免重复的解，需要检查直线和圆锥曲线之间的交点。整个过程如算法1所示。推荐学习3D视觉工坊三维点云课程：三维点云处理：算法与实战汇总

5 实验

5.1 消融实验

本文提取直线的几种方法对比

 

直接法速度最快，但伴随矩阵法最稳定。实践中推荐用伴随矩阵法。

5.2 与SOTA方法对比

5.2.1 数值稳定性

图4：高斯核平滑直方图，在无噪声数据上运行 100,000 次运行的旋转和平移误差之和。测量估计和GT之间误差的 L1 范数。

可以看到所有方法的都是数值稳定的。Nakano(rp)表示带root polishing(利用Gauss-Newton方法优化根)，该方法更多的分布在小误差范围。

表2：误差的平均值、中位数和最大值。粗体表示最好的结果

本文提出的求解器在均值误差和最大误差上的性能最好，而Nakano(rp)求解器在中值误差上的性能最好。请注意，基于四次的求解器包含的失败案例，在此实验中是删除了的。

5.2.2 解的对比

表3：与SOTA求解器对比

本文的求解器优于现有的方法。对于几乎所有的试验，都能找到好的解和GT，没有重复或错误的解。基于四次方程的Ke等人和Kneip等人的方法有很多重复解和错误解。因为他们用了四次方程的所有4个根(忽略虚部)来找到可能的估计，提高找到GT的可能性是可以的，但会损失其效率，因为实践中每个假设需要用RANSAC进行评估。Nakano求解器用的虚部阈值过滤不必要的复根，但结果没有本文的方法好。Ke等人与Kneip等人的方法也能够用类似的阈值过滤四次方程的根，从而减少重复和错误解。

5.2.3 运行时间对比

表4：平均运行时间对比，次尝试，每个尝试100次

基于三次方程的求解器比基于四次方程的要更高效，所提出的求解器比SOTA方法快15.4%，加速主要原因有两个：

基于相对位置和判别式的分析，可以快速选择三次方程的稳定根，根据判别式的符号可以避免没必要的计算。

从退化圆锥曲线中恢复直线的方法比Persson等人的方法更高效。本文用C++复现的Nakano方法比原始的MATLAB实现慢，可能是用了不同的矩阵计算库导致的。

5.3 失败案例分析

Persson等人的方法在没有解的情况下，其判别式非常接近于0。这是因为判别式为0对应于图3中的(d)-(h)这些临界情况，由于浮点数的舍入误差和数值不稳定性，这些情况下很难恢复运动参数。本文发现大多数失败案例是(d)和(f)的情形，(e)(g)(h)很少发生。

与危险圆柱的关系

图5：危险圆柱是指三个3D点A,B,C为圆形环绕点的圆柱，其轴垂直于ABC平面

之前有工作指出，如果光心位于危险圆柱的表面，则P3P问题的解不稳定。本文发现危险圆柱会导致判别式，即对应于图3中的临界情形。

5 总结

本文重新审视了 P3P 问题，特别是研究了基于两个圆锥曲线相交的解法，类似于 Persson 和 Nordberg的方法。通过分析可能的解的集合并明确枚举极端情况，能够设计一个快速稳定的 P3P 算法。实验表明，与以前的方法相比，本文的求解器更鲁棒且更快。

局限性

本文的方法基于研究两个圆锥曲线的实交点。然而，P3P 问题是特殊的，因为解应该是正实数。三次方程可能有更多的约束，不幸的是，本文没有发现一个很好的方法来做到这一点。请注意，式(4) 和 (5) 可以用同伦延拓来求解，该方法擅长解决大规模平方系统。但对于 P3P 问题，本文发现它不如当前基本上闭式的求解器有效。