基于卫星图像的自动驾驶车辆跨视角定位

现有的自动驾驶车辆空间定位技术大多使用预先构建的3D-HD地图，该地图通常使用测量级3D建图车辆构建，不仅昂贵而且费力。本文表明，通过使用现成的高清卫星图像作为即用地图，我们能够实现达到令人满意精度的跨视角车辆定位，为定位提供了一种更廉价、更实用的方式。虽然利用卫星图像进行跨视角定位是一个成熟的概念，但传统方法主要关注图像检索。本文引入了一种不同于传统图像检索方法的跨视角定位新方法。具体而言，我们的方法开发了（1）一个几何对齐特征提取器（GaFE），利用测量的3D点来弥合地面与俯视视角之间的几何差距，（2）一个姿态感知分支（PAB），采用三元组损失以鼓励姿态感知特征提取，以及（3）一个递归姿态细化分支（RPRB），使用Levenberg-Marquardt（LM）算法将初始姿态迭代地对齐到真实车辆姿态。我们的方法在KITTI和Ford Multi-AV Seasonal数据集作为地面视角、Google Maps作为卫星视角上进行了验证。结果表明我们的方法在跨视角定位中具有优越性，中位空间误差和中位角度误差分别在$1$米和$1^\circ$以内。