基于多尺度特征的像素位姿定位优化方法

作者：董思强^*; 邓年茂; 刘琰

来源：系统工程与电子技术, 2023, 45(07): 2203-2210.

• 多尺度图像特征
• 位姿优化
• 特征对齐
• 泛化能力

在已知三维信息的场景中估计相机位姿，是自主驾驶、增强现实、虚拟现实等领域的重要环节。已有方法从输入图像中直接回归相机的位姿，或者通过回归像素的三维坐标方式计算相机位姿，这些方法存在的问题是与训练场景耦合严重，在新环境中缺少泛化能力。认为深度学习网络应该专注于学习鲁棒和不变的图像特征，因此介绍了一种基于多尺度图像特征对齐的优化方法，将图像特征相似性作为度量形式，将相机位姿作为优化量，通过从像素到位姿的端到端的训练，来估计相机精确的六自由度(6 degree of freedom, 6DOF)位姿。该模型参数和场景分离，对新场景有较强的泛化能力，并且具有较好的定位精度。

• 单位
  北京控制与电子技术研究所