Sammanfattning av denna webbsida: Bildbaserad lokalisering är en av de mest utforskade lokalanpassningsteknikerna i robotik- och datorvisionssamhällena. Eftersom enorma bilddatamängder tillhandahålls via Internet har många studier gjorts för att uppskatta en plats med en förbyggd bildbaserad 3D-karta. De flesta forskargrupper använder många bilddatauppsättningar som innehåller tillräckliga funktioner. Däremot fokuserar detta dokument på bildbaserad lokalisering vid otillräckliga bilder och funktioner. En mer exakt lokaliseringsmetod föreslås baserat på en probabilistisk karta med 3D-till-2D matchande korrespondens mellan en karta och en frågebild. Den probabilistiska funktionskartan genereras i förväg genom probabilistisk modellering av sensorsystemet samt osäkerheten i kameraposer. Med hjälp av den konventionella PnP-algoritmen beräknas en initial kameraposition på den probabilistiska funktionskartan. Den föreslagna algoritmen optimeras från den ursprungliga pose genom att minimera Mahalanobis avstånd fel mellan funktioner från frågebilden och kartan för att förbättra noggrannheten. För att verifiera att lokaliseringsnoggrannheten förbättras jämförs den föreslagna algoritmen med den konventionella algoritmen i en simulering och verkliga miljöer.
I REF föreslogs en bildbaserad lokaliseringsmetod baserad på en probabilistisk karta genom att använda 3D-till-2D-matchande korrespondens mellan en karta och en frågebild.
A Probabilistic Feature Map-Based Localization System Using a Monocular Camera