ReLoc-PDR：基于图优化的视觉重定位增强行人航位推算
机器人学
2023-09-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在卫星拒止条件下准确可靠地对行人定位仍是一项重大挑战。行人航位推算（PDR）常利用低成本惯性传感器估计行人位置。然而，PDR 易受传感器噪声、错误步检测和不准的步长估计导致的漂移影响。本文提出 ReLoc-PDR，一种结合 PDR 与视觉重定位、采用图优化的融合框架。ReLoc-PDR 利用时间相关的视觉观测与学习到的描述子，在视觉退化环境中实现鲁棒定位。基于图优化并采用 Tukey 核的融合机制有效纠正累积误差并减轻异常视觉观测的影响。真实世界实验表明，我们的 ReLoc-PDR 在精度和鲁棒性上超越代表性方法，仅使用智能手机即在低纹理走廊和黑暗夜间场景等挑战性环境中取得准确鲁棒的行人定位结果。
引用
@article{arxiv.2309.01646,
title = {ReLoc-PDR: Visual Relocalization Enhanced Pedestrian Dead Reckoning via Graph Optimization},
author = {Zongyang Chen and Xianfei Pan and Changhao Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01646},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 14 figures