利用自编码卫星图像的无人机定位
计算机视觉与模式识别
2021-02-12 v1 机器人学
摘要
我们提出并演示一种利用卫星图像对无人机（UAV）进行定位的快速鲁棒方法。以往利用卫星图像的工作具有较大存储与计算开销，无法实时运行。本工作中，我们离线采集所需飞行路径的 Google Earth（GE）图像，并训练一个自编码器将这些图像压缩为低维向量表示，同时保留关键特征。该训练好的自编码器用于压缩真实 UAV 图像，随后通过内积核与预采集的邻近自编码 GE 图像进行比较。这产生对应于 GE 图像位姿的权重分布，并用于生成单一位置估计及表征不确定性的协方差。我们的定位计算耗时仅为当前标准方法的 1%，并在实验中达到小于 3m 的可比 RMSE，其中我们将跨越单日光照条件的六次飞行中的 UAV 图像鲁棒地匹配到同一卫星图像地图。
引用
@article{arxiv.2102.05692,
title = {UAV Localization Using Autoencoded Satellite Images},
author = {Mollie Bianchi and Timothy D. Barfoot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.05692},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in RA-L 2021