論文の概要: Continuous Self-Localization on Aerial Images Using Visual and Lidar Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03334v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 12:25:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 17:41:16.916921
• Title: Continuous Self-Localization on Aerial Images Using Visual and Lidar Sensors
• Title（参考訳）: 視覚・ライダーセンサを用いた空中画像の連続的自己ローカライゼーション
• Authors: Florian Fervers, Sebastian Bullinger, Christoph Bodensteiner, Michael Arens, Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 本研究では,車両のセンサ情報を未確認対象領域の航空画像に登録することにより,屋外環境におけるジオトラッキング手法を提案する。 我々は、地上および空中画像から視覚的特徴を抽出するために、計量学習環境でモデルを訓練する。 本手法は,視認不可能な正光の自己局在化のために,エンド・ツー・エンドの微分可能なモデルでオンボードカメラを利用する最初の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.87104194833264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel method for geo-tracking, i.e. continuous metric self-localization in outdoor environments by registering a vehicle's sensor information with aerial imagery of an unseen target region. Geo-tracking methods offer the potential to supplant noisy signals from global navigation satellite systems (GNSS) and expensive and hard to maintain prior maps that are typically used for this purpose. The proposed geo-tracking method aligns data from on-board cameras and lidar sensors with geo-registered orthophotos to continuously localize a vehicle. We train a model in a metric learning setting to extract visual features from ground and aerial images. The ground features are projected into a top-down perspective via the lidar points and are matched with the aerial features to determine the relative pose between vehicle and orthophoto. Our method is the first to utilize on-board cameras in an end-to-end differentiable model for metric self-localization on unseen orthophotos. It exhibits strong generalization, is robust to changes in the environment and requires only geo-poses as ground truth. We evaluate our approach on the KITTI-360 dataset and achieve a mean absolute position error (APE) of 0.94m. We further compare with previous approaches on the KITTI odometry dataset and achieve state-of-the-art results on the geo-tracking task.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,車両のセンサ情報を対象領域の空中画像に登録することにより,屋外環境における連続的距離自己位置推定を行う新しい手法を提案する。 ジオトラッキング手法は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)からノイズの多い信号に取って代わる可能性があり、通常この目的に使用される以前の地図を維持するのが高価で困難である。 提案手法は、車載カメラとライダーセンサーから得られたデータをジオ登録された写真と整列させて車両を連続的に位置決めする。 我々は、地上および空中画像から視覚的特徴を抽出するために、計量学習環境でモデルを訓練する。 地上の特徴はライダーポイントを介してトップダウンの視点に投影され、空中の特徴と一致して車両と正光線の相対的なポーズを決定する。 本手法は, 両端の微分可能モデルを用いて, 撮影した直交写真における距離自己局所化を行う最初の方法である。 強固な一般化を示し、環境の変化に頑健であり、基礎的な真理としてジオポスのみを必要とする。 我々は,KITTI-360データセットに対する我々のアプローチを評価し,平均絶対位置誤差0.94mを達成した。 さらに,KITTIオドメトリデータセットに対する従来のアプローチと比較し,ジオトラッキングタスクにおける最先端の成果を得た。

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