RSL-Net：基于地面雷达在卫星图像中定位
计算机视觉与模式识别
2020-02-10 v2 机器人学
图像与视频处理
摘要
本文研究利用安装在地面车辆上的 FMCW 雷达在俯视图像中定位车辆。FMCW 雷达为车辆定位提供了非凡的前景与效能。它不受任何天气类型与光照条件影响。然而，毫米波雷达与物理环境之间交互的复杂性使其成为一个具挑战性的领域。无基础设施的大规模基于雷达的定位尚处于起步阶段。通常此处需构建地图并采用契合传感器性质的合适技术。本工作中我们避开对雷达地图的需求；而是仅使用俯视图像——一种随处可得的资源。本文提出的方法不仅自然应对信号类型的复杂性，而且是在跨模态处理的背景下做到这一点。
引用
@article{arxiv.2001.03233,
title = {RSL-Net: Localising in Satellite Images From a Radar on the Ground},
author = {Tim Y. Tang and Daniele De Martini and Dan Barnes and Paul Newman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03233},
year = {2020}
}
备注
Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)