論文の概要: Satellite Image Based Cross-view Localization for Autonomous Vehicle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13506v3
• Date: Thu, 20 Apr 2023 15:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 17:30:06.721449
• Title: Satellite Image Based Cross-view Localization for Autonomous Vehicle
• Title（参考訳）: 衛星画像を用いた自律走行車両のクロスビュー位置推定
• Authors: Shan Wang, Yanhao Zhang, Ankit Vora, Akhil Perincherry, and Hongdong Li
• Abstract要約: 本稿では,市販の高精細衛星画像を使用可能な地図として利用することにより,良好な精度でクロスビュー車両のローカライゼーションを実現することができることを示す。 本手法はKITTIとFord Multi-AVの季節データセットを地上ビューとして,Google Mapsを衛星ビューとして検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.72040418584396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing spatial localization techniques for autonomous vehicles mostly use a pre-built 3D-HD map, often constructed using a survey-grade 3D mapping vehicle, which is not only expensive but also laborious. This paper shows that by using an off-the-shelf high-definition satellite image as a ready-to-use map, we are able to achieve cross-view vehicle localization up to a satisfactory accuracy, providing a cheaper and more practical way for localization. While the utilization of satellite imagery for cross-view localization is an established concept, the conventional methodology focuses primarily on image retrieval. This paper introduces a novel approach to cross-view localization that departs from the conventional image retrieval method. Specifically, our method develops (1) a Geometric-align Feature Extractor (GaFE) that leverages measured 3D points to bridge the geometric gap between ground and overhead views, (2) a Pose Aware Branch (PAB) adopting a triplet loss to encourage pose-aware feature extraction, and (3) a Recursive Pose Refine Branch (RPRB) using the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm to align the initial pose towards the true vehicle pose iteratively. Our method is validated on KITTI and Ford Multi-AV Seasonal datasets as ground view and Google Maps as the satellite view. The results demonstrate the superiority of our method in cross-view localization with median spatial and angular errors within $1$ meter and $1^\circ$, respectively.
• Abstract（参考訳）: 既存の自動運転車の空間的ローカライゼーション技術は、主に3D-HDマップを使用しており、しばしば調査グレードの3Dマッピング車両を使って構築されている。 本稿では,市販の高精細衛星画像を利用可能マップとして利用することにより,より安価で実用的なローカライズ手法を提供するとともに,車両の視認精度を最大化できることを示す。 衛星画像のクロスビューローカライゼーションへの利用は確立された概念であるが,従来の手法は画像検索に重点を置いている。 本稿では,従来の画像検索手法から外れた,クロスビューなローカライゼーション手法を提案する。 具体的には,(1)測度3次元点を利用して地上と頭上界の幾何学的ギャップを埋めるGAFE(Geometric-align Feature Extractor),(2)姿勢認識特徴抽出を促進するために三重項損失を採用するPAB(Pose Aware Branch),(3)Levanz-Marquardt(LM)アルゴリズムを用いた再帰的ポースリファインブランチ(Recursive Pose Refine Branch)を用いて,実際の車両の姿勢を反復的に調整するRPRB(Recursive Pose Refine Branch)を開発した。 本手法はKITTIとFord Multi-AVの季節データセットを地上ビューとして,Google Mapsを衛星ビューとして検証した。 その結果,中央値の空間的誤差と角的誤差をそれぞれ1$mと1^\circ$で有意な相関性を示した。

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