一般将视觉地图定位定义为一个两阶段的过程,在位置识别阶段,通过将视觉传感器输出结果与一组已标记的感兴趣地图区域进行比较,确定车辆在地图中的初始位置。随后,在地图度量定位阶段,通过不断将视觉传感器的输出与正在穿越的地图当前区域对齐,跟踪车辆在地图上移动。论文汇总并讨论了两个阶段的基于激光雷达、基于相机和跨模态视觉地图定位的
可以看出,在小尺度室内场景中,尽管APR和RPR的表现不如其他MRL方法,它们仍然可以实现令人满意的定位性能。鉴于APR和RPR对于构建地图的低要求,它们可以用于一些不需要高精度定位的应用,如虚拟现实(VR)。VPR仅检索视觉上相似的参考图像,并将参考姿势视为查询姿势的近似姿势,因此在室外场景中,当参考图像很少时,其定位精度...
摘要:综述了单目相机重定位的研究现状和最新进展,介绍了该领域的关键方法.不同于现有对重定位方法进行纵向分类的方式,本文提出了一种从场景模型构建、环境信息匹配、相机位姿解算3个方面进行展开的直观、统一的横向视觉定位结构体系,在该体系中基于深度学习以及基于几何结构的视觉重定位方法首次被统一地对比阐述.基于深入...
视觉地点识别(VPR) :在给定当前查询图像的情况下,VPR通过检索参考图像来识别车辆返回到先前访问的场景时重新观察到的地点,通常用作分层定位流水线中的粗略步骤,或者作为同时定位与地图构建(SLAM)系统中的环路闭合检测(LCD)模块。检索到的参考图像的姿势可以被视为当前查询图像的近似姿势。 相对姿势估计(RPR):RPR方法旨...
摘要：单目重新定位（MRL）在自主应用中具有关键地位，通过单个单目图像估计相对于场景地图的六自由度位姿。随着研究的深入，MRL技术取得显著进展，许多里程碑算法在定位精度和对视觉干扰的鲁棒性方面取得非凡成功。然而，在MRL研究中，场景地图的不同表示形式影响MRL方法的工作和性能。本文对使用单目摄像头的...