I detta systemdokument föreslår vi en process för lokalisering av bilar i realtid i tätbebyggda stadsområden med hjälp av en kamera med ett enda perspektiv och en förhandsbedömning av miljön. För att ta itu med detta problem är det nödvändigt att lösa två välkända monokulära SLAM-begränsningar: skalfaktordrift och felackumulering. Den föreslagna idén är att kombinera en monokulär SLAM-process baserad på buntjustering med enkel kunskap, d.v.s. kamerans läge och orientering med avseende på vägen och en grov 3D-modell av miljön, som den som tillhandahålls av GIS-databasen. För det första visar vi att tack vare specifika SLAM-baserade begränsningar kan väg homografin endast uttryckas med avseende på skalfaktorparametern. Detta gör det möjligt att noggrant och ofta uppskatta skalfaktorn. Sedan föreslår vi att använda den globala information som 3D-stadsmodellerna ger för att korrigera den monokulära SLAM-felackumuleringen. Även med grova 3D-modeller ger vändningarna tillräckligt geometriska begränsningar för att göra det möjligt att montera det rekonstruerade 3D-punktmolnet med 3D-modellen. Experiment med storskaliga sekvenser (flera kilometer) visar att hela processen gör det möjligt att i realtid lokalisera en bil i stadens centrum, även i verkligt trafiktillstånd.
Utan att använda ytterligare sensorer, Lothe et al. REF använder förkunskaperna om avståndet från kameran till markplanet för att beräkna scenens skalfaktor.
Real-time vehicle global localisation with a single camera in dense urban areas: Exploitation of coarse 3D city models
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}