Abstract-This paper introducerar en exakt och billig metod för att lokalisera en kalibrerad monokulär kamera i 3D inomhusmiljöer. Syftet med detta arbete är att lokalisera i 6 grader av frihet (6 DOF) i närvaro av en 3D-karta som innehåller 3D-punkt moln co-registrerade med intensitetsinformation. Detta görs genom att lösa problemet Perspective-n-Point (PnP) för att exakt beräkna kamerans plats i 6 DOF. En effektiv datastruktur används för att lagra en stor uppsättning punktmoln med intensitetsinformation, bildfunktioner och transformationer mellan bilderna. Denna datastruktur, som kallas funktionen databas, genomförs så att den hämtar en matchning för en frågebild effektivt. Således den övergripande processen för lokalisering i 6 DOF blir en realtidsprocess med hög effektivitet och noggrannhet. Vår teknik testades med två uppsättningar marksanningsdata för inomhusmiljöer, ett kontor och ett laboratorium. De experimentella resultaten visar exaktheten och effektiviteten hos vår teknik, med ett genomsnittligt lokaliseringsfel på mindre än 10 mm från markens sanning i båda miljöerna. Dessutom presenteras lokaliseringsresultat på frågebilder som erhållits med hjälp av två olika kameror i fyra olika miljöer. Detta visar att alla typer av monokulära kamera kan användas under lokalisering, så länge ett tillräckligt antal miljöfunktioner kan extraheras från frågebilder.
Ett exempel på monokulär visuell odometri med 3D-till-2D-matchning presenteras i REF där en databas används för att lagra en uppsättning punktmoln (funktionsdatabas) som registrerats med intensitetsinformation.
Visual indoor positioning with a single camera using PnP
{'venue': '2015 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)', 'journal': '2015 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}