基于移动传感器的长期视觉定位
计算机视觉与模式识别
2023-04-18 v1
摘要
尽管图像匹配与位姿估计取得显著进展，在时变户外环境中基于图像对相机进行定位仍具挑战，其源于光照、季节与结构变化导致的查询图像与参考图像间巨大外观差异。本工作中，我们提议利用手机上的附加传感器（主要为GPS、指南针与重力传感器）来解决此难题。我们表明这些移动传感器可提供良好的初始位姿与有效约束，以缩减图像匹配与最终位姿估计中的搜索空间。借助初始位姿，我们还能设计一种直接的2D-3D匹配网络，高效建立2D-3D对应，而非现有系统中繁琐的2D-2D匹配。由于所研究问题无公开数据集，我们采集了一个提供多种移动传感器数据与显著场景外观变化的新数据集，并开发系统以获取查询图像的真值位姿。我们对本方法以及若干最先进基线进行基准测试，证明了所提方法的有效性。代码与数据集将公开发布。
引用
@article{arxiv.2304.07691,
title = {Long-term Visual Localization with Mobile Sensors},
author = {Shen Yan and Yu Liu and Long Wang and Zehong Shen and Zhen Peng and Haomin Liu and Maojun Zhang and Guofeng Zhang and Xiaowei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07691},
year = {2023}
}