一种具有先验LiDAR地图约束的鲁棒双目相机定位方法
计算机视觉与模式识别
2019-12-12 v1 机器人学
摘要
在复杂环境中，低成本且鲁棒的定位是一个具有挑战性的问题。例如，在GPS拒止环境中，LiDAR可提供准确的位置信息，但成本较高。一般而言，基于视觉SLAM的定位方法在光照剧烈变化时变得不可靠。因此，需要廉价且可靠的方法。本文提出一种基于先验LiDAR地图的双目视觉定位方法。与传统视觉定位系统不同，我们通过匹配LiDAR地图与视觉图像之间的平面信息，设计了一种新颖的视觉优化模型。利用共面性约束构建光束法平差。为解决该优化问题，我们采用基于图的优化算法与局部窗口优化方法。最终，我们估计出无尺度漂移的完整六自由度(DOF)位姿。为验证有效性，所提方法已在KITTI数据集上测试。结果表明，我们的方法比最先进的ORB-SLAM2更鲁棒且更准确。
引用
@article{arxiv.1912.05023,
title = {A Robust Stereo Camera Localization Method with Prior LiDAR Map Constrains},
author = {Dong Han and Zuhao Zou and Lujia Wang and Cheng-Zhong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05023},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 5 figures, The 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics