基于高清地图和单目图像的高精度定位
2020-07-20 10:41:23 0 举报论文思路整理
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大纲/内容
相邻帧运动跟踪（ORB-SLAM）
模块3：Vins-mono(SfM多帧图像估计相机位姿运动过程)
基于融合法滑窗
预处理
初始位姿估计
几何特征(形状、点、线)
相机图像
pytorch训练好的网络模型检测车道线（一系列连续点表示）和灯杆（两端点表示）
利用针孔相机投影模型，将地图中路标点p投影到相机图像中估计与图像提取的观测值间的6自由度状态来确定相机在地图中位置，从而得到车在地图中定位位置
高清地图
模块1：GPU上运行
模块2：地图信息提取
图像提取的特征点2x1和线4x1集合、地图里标注的特征点3x1和线6x1集合
估计方法使用最大似然估计法来估计观测值下的相机6自由度位姿，最大似然估计问题变成所有测量残差的马氏范数的非线性优化问题
数据关联地图定位
图像分割算法(车道线、灯杆、红绿灯、路牌、建筑物边缘)
模块4：基于地图的定位
模块5:滑窗优化更新定位估计结果
实时性定位结果
相机的相对运动（估计相对运动差值）
特征点信息（定义的线和端点矢量信息）
相机定位（实时的6自由度的状态估计问题）
线和点分别建立观测方程估计地图中相机位姿x y z pitch yaw roll
ORB可视化特征点
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