Abstract-Accurate metrisk lokalisering är en av de centrala utmaningarna inom mobil robotik. Många befintliga metoder syftar till att lokalisera efter att ha byggt en karta med roboten. I detta dokument presenterar vi en ny strategi som istället använder geotaggade panoraman från Google Street View som en källa till global positionering. Vi modellerar problemet med lokalisering som en icke-linjär minsta kvadratuppskattning i två faser. Den första uppskattar 3D-positionen för spårade funktionspunkter från korta monokulära kamerasekvenser. Den andra beräknar den stela kroppsomvandlingen mellan Street View panoraman och de beräknade punkterna. Den enda inmatningen av detta tillvägagångssätt är en ström av monokulära kamerabilder och beräkningar av odometri. Vi kvantifierade metodens noggrannhet genom att köra inflygningen på en robotplattform på en parkeringsplats genom att använda visuella fakta som marksanning. Dessutom tillämpade vi metoden i samband med personlig lokalisering i ett verkligt urbant scenario genom att använda data från en Google Tango tablett.
REF använde den mobila versionen av Tango-projektet för metriska lokaliseringsändamål baserat på Google Street View.
Metric localization using Google Street View
{'venue': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}