Uncertainty Quantification for Visual Object Pose Estimation

📄 arXiv: 2511.21666v1 📥 PDF

作者: Lorenzo Shaikewitz, Charis Georgiou, Luca Carlone

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-26

备注: 18 pages, 9 figures. Code available: https://github.com/MIT-SPARK/PoseUncertaintySets

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SLUE算法，用于单目视觉物体姿态估计的无分布不确定性量化。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 姿态估计 不确定性量化 S-lemma 凸优化 机器人视觉 单目视觉 无分布估计

📋 核心要点

  1. 现有姿态估计方法缺乏在无严格分布假设下量化不确定性的能力，限制了其在鲁棒控制和规划中的应用。
  2. 论文提出SLUE算法，利用S-lemma将非凸的姿态不确定性约束集转化为单个椭球不确定性边界，保证高概率包含真实姿态。
  3. 实验表明，SLUE在姿态估计数据集和真实无人机跟踪场景中，能够生成更小的平移边界和具有竞争力的方向边界。

📝 摘要（中文）

量化物体姿态估计的不确定性对于鲁棒的控制和规划至关重要。虽然姿态估计是一个被广泛研究的机器人问题，但在没有严格的分布假设下，附加统计上严谨的不确定性并不容易。本文在单目视觉环境下，针对给定的姿态估计，开发了无分布的姿态不确定性边界。我们的姿态不确定性只需要已知物体2D语义关键点像素检测的高概率噪声边界。这种噪声模型引入了一个隐式的、非凸的姿态不确定性约束集。我们的主要贡献是SLUE（S-Lemma Uncertainty Estimation），一个凸规划，用于将这个集合简化为单个椭球不确定性边界，保证以高概率包含真实的物体姿态。SLUE解决了受著名的S-lemma启发的最小体积边界椭球问题的松弛。它不需要对边界的形状或大小进行初始猜测，并保证以高概率包含真实的物体姿态。为了在相同的置信度下获得更严格的不确定性边界，我们将SLUE扩展到平方和松弛层级，保证收敛到给定关键点约束集的最小体积椭球不确定性边界。我们展示了这种姿态不确定性边界可以很容易地投影到独立的平移和轴角方向边界。我们在两个姿态估计数据集和一个真实世界的无人机跟踪场景中评估了SLUE。与之前的工作相比，SLUE生成了明显更小的平移边界和具有竞争力的方向边界。我们在https://github.com/MIT-SPARK/PoseUncertaintySets发布了代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目视觉物体姿态估计中，如何在没有严格分布假设的前提下，对估计的姿态进行不确定性量化的问题。现有方法通常需要对噪声分布进行强假设，这在实际应用中难以满足，导致不确定性估计不准确，影响下游任务的性能。

核心思路：论文的核心思路是利用物体2D语义关键点像素检测的高概率噪声边界，构建一个隐式的、非凸的姿态不确定性约束集。然后，通过SLUE算法，将这个非凸集合松弛为一个凸的椭球不确定性边界，该边界保证以高概率包含真实的物体姿态。这种方法避免了对噪声分布的强假设，提高了不确定性量化的鲁棒性。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 获取物体2D语义关键点的像素检测结果及其噪声边界；2) 基于噪声边界构建姿态不确定性约束集；3) 使用SLUE算法，将非凸约束集松弛为凸的椭球不确定性边界；4) 将椭球边界投影到独立的平移和轴角方向边界。SLUE算法是核心模块，负责将非凸问题转化为凸优化问题。

关键创新：最重要的技术创新点在于SLUE算法，它利用S-lemma将非凸的姿态不确定性约束集松弛为一个凸的椭球不确定性边界。与现有方法相比，SLUE不需要对噪声分布进行强假设，并且能够保证以高概率包含真实的物体姿态。此外，论文还提出了平方和松弛层级，用于进一步收紧不确定性边界。

关键设计：SLUE算法的关键在于利用S-lemma将非凸约束转化为线性矩阵不等式（LMI）约束，从而将问题转化为半定规划（SDP）问题，可以使用现成的凸优化求解器进行求解。平方和松弛层级通过增加多项式的阶数，逐步逼近最小体积椭球不确定性边界。论文还设计了将椭球边界投影到独立的平移和轴角方向边界的方法，方便下游任务使用。

📊 实验亮点

实验结果表明，SLUE算法在两个姿态估计数据集和一个真实世界的无人机跟踪场景中，能够生成比现有方法更小的平移边界和具有竞争力的方向边界。具体而言，SLUE算法在平移边界上取得了显著的提升，这表明SLUE能够更准确地估计物体的位置不确定性。此外，平方和松弛层级能够进一步收紧不确定性边界，提高姿态估计的精度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。准确的姿态不确定性量化能够提高机器人对环境的感知能力，从而实现更鲁棒的控制和规划。例如，在自动驾驶中，可以利用姿态不确定性来评估车辆对周围环境的理解程度，从而避免潜在的碰撞风险。在增强现实中，可以利用姿态不确定性来提高虚拟物体与真实环境的对齐精度。

📄 摘要（原文）

Quantifying the uncertainty of an object's pose estimate is essential for robust control and planning. Although pose estimation is a well-studied robotics problem, attaching statistically rigorous uncertainty is not well understood without strict distributional assumptions. We develop distribution-free pose uncertainty bounds about a given pose estimate in the monocular setting. Our pose uncertainty only requires high probability noise bounds on pixel detections of 2D semantic keypoints on a known object. This noise model induces an implicit, non-convex set of pose uncertainty constraints. Our key contribution is SLUE (S-Lemma Uncertainty Estimation), a convex program to reduce this set to a single ellipsoidal uncertainty bound that is guaranteed to contain the true object pose with high probability. SLUE solves a relaxation of the minimum volume bounding ellipsoid problem inspired by the celebrated S-lemma. It requires no initial guess of the bound's shape or size and is guaranteed to contain the true object pose with high probability. For tighter uncertainty bounds at the same confidence, we extend SLUE to a sum-of-squares relaxation hierarchy which is guaranteed to converge to the minimum volume ellipsoidal uncertainty bound for a given set of keypoint constraints. We show this pose uncertainty bound can easily be projected to independent translation and axis-angle orientation bounds. We evaluate SLUE on two pose estimation datasets and a real-world drone tracking scenario. Compared to prior work, SLUE generates substantially smaller translation bounds and competitive orientation bounds. We release code at https://github.com/MIT-SPARK/PoseUncertaintySets.