无界增强现实：实现无地图的精确定位
机器人学
2025-01-22 v4
摘要
视觉定位对于计算机视觉和增强现实 (AR) 应用至关重要，在这些应用中，确定相机或设备的位置和方向对于与物理环境进行准确交互是必不可少的。传统方法依赖于使用 Structure from Motion (SfM) 或 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 构建的详细 3D 地图，这对于动态或大规模环境来说计算成本高昂且不切实际。我们引入了 MARLoc，一种用于 AR 应用的新型定位框架，它利用图像序列内已知的相对变换进行序列内三角测量，生成用于位姿估计和优化的 3D-2D 对应关系。MARLoc 消除了对预构建 SfM 地图的需求，提供了适合动态室外环境的准确且高效的定位。使用基准数据集和真实世界实验进行的评估证明了 MARLoc 的最先进性能和鲁棒性。通过将 MARLoc 集成到 AR 设备中，我们强调了其在真实世界室外场景中实现精确定位的能力，展示了其实际有效性以及增强 AR 应用中视觉定位的潜力。
引用
@article{arxiv.2408.17373,
title = {Augmented Reality without Borders: Achieving Precise Localization Without Maps},
author = {Albert Gassol Puigjaner and Irvin Aloise and Patrik Schmuck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.17373},
year = {2025}
}