Sammanfattning av denna webbsida: Många robotapplikationer kräver exakta pose-beräkningar trots att de fungerar i stora och föränderliga miljöer. Detta kan åtgärdas genom visuell lokalisering, med hjälp av en förhandsberäknad 3D-modell av omgivningen. Uppskattningen innebär då att man hittar överensstämmelser mellan 2D-nyckelpunkter i en frågebild och 3D-punkter i modellen med hjälp av lokala deskriptorer. Beräkningskraften är dock ofta begränsad på robotplattformar, vilket gör denna uppgift utmanande i storskaliga miljöer. Binära funktioner deskriptorer avsevärt påskyndar denna 2D-3D matchning, och har blivit populär i robotik samhället, men också kraftigt försämra robustheten till perceptual aliasing och förändringar i synvinkel, belysning och scenstruktur. I detta arbete föreslår vi att dra nytta av den senaste tidens framsteg i djupinlärning för att utföra en effektiv hierarkisk lokalisering. Vi lokaliserar först på kartnivå med hjälp av inlärda bild breda globala deskriptorer, och därefter uppskattar en exakt pose från 2D-3D matcher beräknas endast på kandidatplatser. Detta begränsar den lokala sökningen och gör det möjligt att effektivt utnyttja kraftfulla icke-binära deskriptorer som vanligtvis avfärdas på resursbegränsade enheter. Vår strategi resulterar i toppmodern lokaliseringsprestanda samtidigt som den körs i realtid på en populär mobil plattform, vilket möjliggör nya möjligheter för robotforskning.
Nyligen föreslog REF att söka på kartnivå med hjälp av bildsökning och lokalisera genom att matcha handgjorda lokala funktioner mot hämtade 3D-poäng.
Leveraging Deep Visual Descriptors for Hierarchical Efficient Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}