JointLoc：基于联合相对与绝对姿态估计的行星无人机实时视觉定位框架
机器人学
2024-05-14 v1
摘要
无人机视觉定位在行星环境旨在通过卫星地图和机载相机拍摄的图像，在世界坐标系中估算无人机的绝对姿态。然而，由于行星场景通常缺乏显著的地标，且卫星地图与无人机图像之间存在显著差异，无人机定位的精度和实时性能将受到影响。为在缺乏全球导航卫星系统 (GNSS) 的情况下准确确定无人机在行星场景中的位置，本文提出了 JointLoc，通过自适应融合绝对二维自由度 (2-DoF) 姿态和相对六自由度 (6-DoF) 姿态来估算无人机在世界坐标系中的实时位置。在提出的行星无人机图像跨模态定位数据集上进行了大量比较实验，该数据集包含三种通过仿真引擎生成的典型火星地形，以及来自 Ingenuity 直升机的真实火星无人机图像。JointLoc 在最多 1000 米的轨迹上实现了 0.237 米的均方根误差，分别较 ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 的 0.594 米和 0.557 米取得显著优势。源代码将在 https://github.com/LuoXubo/JointLoc 上公开。
引用
@article{arxiv.2405.07429,
title = {JointLoc: A Real-time Visual Localization Framework for Planetary UAVs Based on Joint Relative and Absolute Pose Estimation},
author = {Xubo Luo and Xue Wan and Yixing Gao and Yaolin Tian and Wei Zhang and Leizheng Shu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07429},
year = {2024}
}
备注
8 pages