relocalization | BriefGPT - AI 论文速递

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改进的基于图像的水下环境姿态回归模型
我们研究了在水下环境中使用基于图像的位姿回归模型进行重定位的性能。利用 PoseNet 和 PoseLSTM，我们能够从单个 RGB 图像准确地回归出 6 自由度的位姿。此外，我们还探索了使用立体相机图像进行数据增强以提高模型的准确性。实验
PDF4 months ago
U-BEV: 高度感知的鸟瞰图分割与基于神经地图的重定位
提出了一种名为 U-BEV 的神经网络架构，通过多个高度层次的场景推理和 SD-map 数据的可微模板匹配，有效改善了车辆重定位性能。该方法在 nuScenes 数据集上的实验结果显示，相较于其他相似复杂度的基于 BEV 和 Transfo
PDF8 months ago
快速准确的深度闭环和可靠的激光雷达定位与建图
该研究聚焦于解决姿态估计漂移和退化问题，提出了一种名为 LCR-Net 的多头网络模型，通过新颖的特征提取和姿态感知机制来准确估计 LiDAR 扫描之间的相似度和 6-DoF 姿态，将其应用于室外驾驶环境中，实现了强大而准确的在线 LiDA
PDF10 months ago
自动驾驶车辆重新定位的跨媒体语义图特征匹配算法
本文介绍了一种名为 CMSG 的新型跨媒体算法，利用语义特征和抽象化语义图节点进行 AV 重定位任务，并在 KITTI 里程数据集上进行了验证实验。实验表明，CMSG 在的准确性可与目前基于单一传感器方法的准确性相当甚至更好，而且速度可达每
PDFa year ago
ECCVDH3D: 深度分层三维描述子在鲁棒大规模六自由度重定位中的应用
本研究提出一种新方法，在大规模点云中实现位置重定位，通过使用 Siamese 网络同时学习全局场景识别和本地六度姿态细化算法来生成全球描述符，并通过有效的注意力机制聚合本地描述符，实现同时获得本地和全局 3D 描述符，实验表明，本方法在全球
PDF4 years ago
基于关键帧的视觉惯性在线 SLAM 与重定位
本文提出了基于关键帧的视觉惯性同步定位与地图构建（SLAM）方法，通过在线环路闭合和非线性优化方法，使得我们的系统在单目和立体相机上具有实时、准确和鲁棒的位姿估计能力，支持先前建立地图的重定位和持续的 SLAM 操作，并在室内和户外公开数据
PDF7 years ago
ORB-SLAM：一种多功能、精准的单目 SLAM 系统
本文介绍了 ORB-SLAM，一种基于特征的单目 SLAM 系统，能够实时运行，在小型和大型、室内和室外环境中运行，并具有鲁棒性、宽基线环路闭合和重定位等特点。
PDF9 years ago