Abstract-Accurately uppskatta en robots pose i förhållande till en global scen modell och exakt spåra pose i realtid är ett grundläggande problem för navigering och hinder undvika uppgifter. På grund av den computational komplexiteten av lokalisering mot en stor karta och det minne som konsumeras av modellen, state-of-art metoder är antingen begränsade till små arbetsutrymmen eller förlita sig på ett server-side-system för att fråga den globala modellen samtidigt spåra pose lokalt. De senare tillvägagångssätten står inför problemet att smidigt integrera serverns pose estimat i den bana som beräknas lokalt för att undvika tidsmässiga diskontinuiteter. I detta dokument visar vi att storskalig, realtid pose uppskattning och spårning kan utföras på mobila plattformar med begränsade resurser utan användning av en extern server. Detta uppnås genom att använda karta och deskriptorkompressionssystem samt effektiva sökalgoritmer från datorseende. Vi härleder en formulering för att integrera den globala pose information i en lokal stat uppskattning som producerar mycket smidigare banor än nuvarande metoder. Genom detaljerade experiment utvärderar vi var och en av våra designval individuellt och dokumenterar dess inverkan på den övergripande systemprestandan, vilket visar att vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna algoritmer för lokalisering i skala.
För utomhusscenarier tar REF upp hur de hanterar komplexiteten i lokaliseringen mot en stor karta.
Get Out of My Lab: Large-scale, Real-Time Visual-Inertial Localization
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}