基于 3D surfel 地图辅助与学习描述子的视觉重定位
计算机视觉与模式识别
2021-04-09 v1 机器人学
摘要
本文介绍了一种利用 3D surfel 地图几何信息进行视觉重定位的方法。首先通过 3D surfel 地图渲染得到的全局索引构建视觉数据库，其提供了图像点与 3D surfel 之间的关联。利用 surfel 重投影约束优化视觉数据库中的关键帧位姿与地图点。随后一种分层相机重定位算法利用该视觉数据库估计 6-DoF 相机位姿。进一步使用学习描述子以提升在挑战性情形下的性能。我们在真实世界条件和仿真下进行了评估，以展示方法的有效性与高效性，并使最终相机位姿与 3D 环境保持一致良好对齐。
引用
@article{arxiv.2104.03856,
title = {3D Surfel Map-Aided Visual Relocalization with Learned Descriptors},
author = {Haoyang Ye and Huaiyang Huang and Marco Hutter and Timothy Sandy and Ming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.03856},
year = {2021}
}
备注
To appear in ICRA 2021