FoundLoc：野外基于视觉的机载无人机定位
机器人学
2023-10-26 v1
摘要
鲁棒且精确的无人机的定位是实现自主、长距离飞行的基本能力。现有方法要么严重依赖 GNSS，要么在基于视觉的定位中因相机与参考影像间的外观差异和风格不相似而受限，要么在已知初始位姿的假设下运行。本文提出了一种利用视觉-惯性里程计（VIO）与基于基础模型的视觉位置识别（VPR）的、无 GNSS 的无人机定位方法。本文提出了一种新颖的基于视觉的流水线，其仅使用朝下的相机、惯性测量单元（IMU）与既有卫星影像，即可在多样环境与条件下实现鲁棒、精确的定位。我们的系统在实际条件下（环境外观剧烈变化且不对飞行器初始位姿作假设）实现了 米范围内的平均定位精度，最小误差低于 米。该方法被证明有效且鲁棒，满足了 GNSS 拒止环境下可靠无人机定位的关键需求，同时计算效率足以部署于资源受限平台。
引用
@article{arxiv.2310.16299,
title = {FoundLoc: Vision-based Onboard Aerial Localization in the Wild},
author = {Yao He and Ivan Cisneros and Nikhil Keetha and Jay Patrikar and Zelin Ye and Ian Higgins and Yaoyu Hu and Parv Kapoor and Sebastian Scherer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.16299},
year = {2023}
}