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清华搞定无人机!LVCP:雷达-视觉紧耦合协同定位!无需先验地图和初始位姿!
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清华搞定无人机!LVCP:雷达-视觉紧耦合协同定位!无需先验地图和初始位姿! 在微信公众号「3D视觉工坊」后台回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 我们提出了一种从粗到细的框架,以实现激光雷达与视觉的实时协同定位。在该框架中,通过构建视觉特征与激光雷达点之间的点到平面关联,PSO-Sampling算法提供了粗略的相对定位。然后,通过构建点辅助的束调整(Point-aided BA)优化结构来实现精确定位。此外,在初始化过程中,采用基于多级采样的点云辅助相机初始化框架来获得准确的初始姿态。我们进行了实验来验证所提算法的有效性。数据集和我们自己的现实世界实验均表明,该算法即使在初始姿态估计不准确的情况下也表现出鲁棒性,并能在复杂环境中解决单目VIO的漂移问题。此外,我们还将该算法扩展到多无人机场景,并证明了其可行性。
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