Sammanfattning Jämfört med LiDAR-baserade lokaliseringsmetoder, som ger hög noggrannhet men förlitar sig på dyra sensorer, kräver visuella lokaliseringsmetoder bara en kamera och därmed är mer kostnadseffektiva medan deras noggrannhet och tillförlitlighet normalt är underlägsna LiDAR-baserade metoder. I detta arbete föreslår vi en visionsbaserad lokaliseringsmetod som lär sig av LiDAR-baserade lokaliseringsmetoder genom att använda deras resultat som träningsdata, vilket kombinerar en billig, passiv sensor med en noggrannhet som är på-par med LiDAR-baserad lokalisering. Tillvägagångssättet består av två djupa nätverk som är utbildade på visuell odometri och topologisk lokalisering, respektive, och en successiv optimering för att kombinera förutsägelserna av dessa två nätverk. Vi utvärderar strategin på en ny utmanande fotgängare-baserade dataset fångas under loppet av sex månader i varierande väderförhållanden med en hög grad av buller. Experimenten visar att lokaliseringsfelen är upp till 10 gånger mindre än med traditionella visionsbaserade lokaliseringsmetoder.
I REF föreslog författarna ett metrisk-topologiskt lokaliseringssystem, baserat på bilder, som består av två CNN's utbildade för visuell odometri respektive platsigenkänning, som förutsägelser kombineras med en successiv optimering.
Topometric Localization with Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}