本研究提出了一种关于户外场景的、使用众包数据的视觉定位基准测试方法，从而覆盖了广泛的地理区域和相机设备。实验证明，该数据集非常具有挑战性。

Sep, 2021

本文研究了室内大规模定位中基于景深匹配和虚拟视图合成的视觉方法，通过收集新的大规模数据集进行实验，证明了该方法在 6DoF 姿态预测方面明显优于现有方法。

Mar, 2018

本研究提出使用手机的 GPS、罗盘和重力传感器等附加传感器来解决室外场景下相机定位的挑战性问题，通过开发出直接的二维 - 三维匹配网络和采集公开数据集等手段，证明了该方法的有效性。

Apr, 2023

360Loc 是首个基于可视定位的横跨设备视觉定位数据集和基准。通过结合 360° 图像和激光雷达数据生成全景真实 6DoF 姿态，360Loc 实现了 360° 视图映射，并通过虚拟相机方法为不同查询类型的视觉定位任务提供了公平比较性能的机会。研究结果表明，全景视觉定位在具有对称和重复结构的大规模场景中更加稳健。

Nov, 2023

本文提出了一种基于结构和图像的语义匹配方法，能够在诸如季节、亮度、天气和昼夜变化等多种条件下实现准确和稳健的视觉定位，实验证明该方法相较于现有技术有显著的提升。

Apr, 2019

使用新型的激光雷达 SLAM 技术和结构运动优化方法在大型商场和地铁站获取室内数据集以便于在室内环境中进行视觉定位，并测试现代化的视觉定位算法，证明结构基方法使用健壮的图像特征具有更高的性能。

May, 2021

通过结合本地化算法和多会话地图的使用，将基于视觉的本地化约束与轮式测距仪融合在状态估计框架中以获得高回收率，从而实现了 VIZARD，一种用于城市户外环境的视觉本地化系统。经过多次实验，我们发现该系统可以在各种户外环境下实现近乎 100％的回收率，位置精度低于 0.5m。

Feb, 2019

设计了一个大规模无人机数据集，采用两阶段的 6 自由度定位流程，利用此方法进行可视化定位，并在新数据集上进行了实验证明其有效性。

Jan, 2024

本文提出了一种细粒度的室外机器人自定位方法，利用可调数量的机载摄像头和易获取的卫星图像；该方法解决了现有的跨视角定位方法因移动物体和季节变化等噪声源的问题；通过从地面和卫星视图中检测一致的关键点和它们对应的深度特征，去除离地物体，并在两个视图之间建立同伦变换，该方式是第一个仅利用视觉的稀疏方法，以提高动态环境下的感知能力；此外，该方法采用空间嵌入方法，利用相机内外参数信息降低纯视觉匹配的歧义性，从而提高特征匹配和姿态估计的准确性。通过在 KITTI 和 Ford Multi-AV Seasonal 数据集上进行大量实验，证明了该方法优于现有的最先进方法，能够实现横向和纵向方向上低于 0.5 米的中位空间准确性误差，以及小于 2 度的中位方向准确性误差。

Aug, 2023

使用贝叶斯卷积神经网络实现六自由度视觉重定位系统，并利用其不确定性测量提高室内和户外场景的定位精度，实现实时处理。

Sep, 2015