面向精确主动相机定位的研究

在本工作中，我们解决了主动相机定位问题，该问题主动控制相机运动以实现精确的相机位姿。过去的解决方案大多基于马尔可夫定位（Markov Localization），以降低位置级的相机不确定性来实现定位。这些方法在离散位姿空间中定位相机，且对由定位驱动的场景属性不可知，这限制了相机位姿在粗尺度上的精度。我们提出通过一种新颖的主动相机定位算法来克服这些局限，该算法由一个被动定位模块和一个主动定位模块组成。前者通过建立逐点相机-世界对应关系，在连续位姿空间中优化相机位姿。后者显式建模场景与相机不确定性分量，以规划正确路径来实现精确的相机位姿估计。我们在来自合成与扫描真实世界室内场景的具有挑战性的定位场景上验证了我们的算法。实验结果表明，我们的算法在细尺度相机位姿精度上优于基于最先进（SOTA）马尔可夫定位的方法以及其他对比方法。代码与数据发布于 https://github.com/qhFang/AccurateACL。