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VIZARD: Reliable Visual Localization for Autonomous Vehicles in Urban Outdoor Environments Date: 2019-02-12 Team: 苏黎世联邦理工自动系统实验室、sevensense机器人公司 摘要： 外观的变化是室外环境中视觉定位系统失败的主要原因之一。为了应对这一挑战，我们推出了VIZARD，一种适用于城市户外环境的视觉定位系统。通过将局部定位算法与多会话图的使用相结合，可以在非常不同的外观条件下实现高定位回忆。视觉定位约束与车轮测距法在状态估计框架中的融合进一步保证了姿势估计的平滑和准确。在对具有挑战性的城市户外环境中数百公里行驶的广泛实验评估中，我们分析了我们的定位系统的召回和准确性，研究了其关键参数和边界条件，并比较了不同类型的特征描述符。我们的研究结果表明，在不同的户外外观条件下，包括在夜间，VIZARD能够实现近100％的召回，定位精度低于0.5米。
VIZARD: Reliable Visual Localization for Autonomous Vehicles in Urban Outdoor Environments Date: 2019-02-12 Team: 苏黎世联邦理工自动系统实验室、sevensense机器人公司 摘要： 外观的变化是室外环境中视觉定位系统失败的主要原因之一。为了应对这一挑战，我们推出了VIZARD，一种适用于城市户外环境的视觉定位系统。通过将局部定位算法与多会话图的使用相结合，可以在非常不同的外观条件下实现高定位回忆。视觉定位约束与车轮测距法在状态估计框架中的融合进一步保证了姿势估计的平滑和准确。在对具有挑战性的城市户外环境中数百公里行驶的广泛实验评估中，我们分析了我们的定位系统的召回和准确性，研究了其关键参数和边界条件，并比较了不同类型的特征描述符。我们的研究结果表明，在不同的户外外观条件下，包括在夜间，VIZARD能够实现近100％的召回，定位精度低于0.5米。