基于卫星影像跨视角地理定位的无人机位姿估计

我们提出一种基于图像的跨视角地理定位方法，借助地理参考卫星影像估计无人机的全局位姿。我们的方法由两个 Siamese 神经网络组成，尽管视角差异巨大，仍能提取相关特征。我们方法的输入是一张无人机航拍图像与邻近的卫星图像，输出是无人机相机的加权全局位姿估计。我们还提出一个框架，通过卡尔曼滤波将跨视角地理定位输出与视觉里程计集成。我们构建了一个由模拟无人机图像和卫星影像组成的数据集来训练和测试我们的网络。我们表明我们的方法优于先前的相机位姿估计方法，并展示了我们的网络对含未见图像的测试数据集具有良好的泛化能力。最后，我们表明将我们的方法与视觉里程计集成显著降低了轨迹估计误差。