Långsiktig visuell lokalisering i utomhusmiljö är ett utmanande problem, särskilt inför den säsongsöverskridande, dubbelriktade uppgifter och föränderlig miljö. I detta dokument föreslår vi en ny visuell tröghet localization ram som lokaliserar mot LiDAR-byggd karta. Baserat på geometriinformationen av laserkartan, föreslås en hybrid bunt justering ram, som uppskattar poserna av kamerorna med avseende på den tidigare laserkartan samt optimerar tillståndsvariablerna i online visuell tröghet odometri systemet samtidigt. För mer exakt crossmodal databindning optimeras laserkartan med hjälp av flersessionslaser och visuell data för att extrahera den framträdande och stabila undergruppen för visuell lokalisering. För att validera effektiviteten i den föreslagna metoden samlar vi in data i södra delen av vårt campus under olika säsonger, längs samma och motsatt riktning. I alla sessioner av lokaliseringsdata, vår föreslagna metod ger tillfredsställande resultat, och visar överlägsenheten av hybrid bunt justering och karta optimering 1.
För att lösa detta problem använder REF först Lidar för att bygga en tidigare karta baserad på Lidar karta geometri information, och föreslår en hybrid bunt justering ramar för att korrigera nuvarande pose.
Laser Map Aided Visual Inertial Localization in Changing Environment
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}