Abstrakt. I detta dokument beskriver vi en automatiserad metod för snabbt, markbaserat förvärv av storskaliga 3D-stadsmodeller. Vår experimentella uppsättning består av en lastbil utrustad med en kamera och två snabba, billiga 2D-laserskannrar, som körs på stadens gator under normala trafikförhållanden. En scanner är monterad vertikalt för att fånga byggnadsfasader, och den andra är monterad horisontellt. Successiva horisontella avsökningar matchas med varandra för att bestämma en uppskattning av fordonets rörelse, och relativa rörelseuppskattningar är sammantagna för att bilda en inledande väg. Förutsatt att funktioner som byggnader är synliga från både markbaserad och luftburen vy, är denna inledande väg globalt korrigeras med Monte-Carlo Localization tekniker. Specifikt, den slutliga globala pose erhålls genom att använda ett flygfoto eller en digital ytmodell som en global karta, som marken-baserade horisontella laserskanningar matchas. En ganska exakt, texturerad 3D cof centrala Berkeley området har förvärvats på några minuter, begränsad endast av trafikförhållanden under datainsamlingsfasen. Efterföljande automatiserad processtid för att korrekt lokalisera förvärvsfordonet är 235 minuter för en 37 minuter eller 10,2 km körning, dvs.. 23 minuter per kilometer.
Früh och Zakhor REF använder flygfotografier eller digitala ytmodeller för att korrigera 2D laserbaserad lokalisering över stora avstånd.
An Automated Method for Large-Scale, Ground-Based City Model Acquisition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}