JointLoc: A Real-time Visual Localization Framework for Planetary UAVs Based on Joint Relative and Absolute Pose Estimation

要約

惑星上の無人航空機 (UAV) の視覚的位置特定は、衛星地図と搭載カメラでキャプチャされた画像を通じて、世界座標系における UAV の絶対姿勢を推定することを目的としています。
ただし、惑星のシーンには重要なランドマークが欠けていることが多く、衛星地図と UAV 画像の間にモーダルな違いがあるため、UAV 測位の精度とリアルタイムのパフォーマンスは低下します。
全地球測位衛星システム (GNSS) が存在しない惑星シーンで UAV の位置を正確に決定するために、この論文では、絶対座標系を適応的に融合することによって世界座標系でリアルタイムの UAV 位置を推定する JointLoc を提案します。
2 自由度 (2-DoF) ポーズと相対的な 6 自由度 (6-DoF) ポーズ。
提案された惑星 UAV 画像のクロスモーダル位置特定データセットに対して広範な比較実験が行われました。このデータセットには、シミュレーション エンジンによって生成された 3 種類の典型的な火星の地形と、Ingenuity ヘリコプターからの実際の火星の UAV 画像が含まれています。
JointLoc は、最大 1,000 m の軌道で 0.237 m の二乗平均平方根誤差を達成しました。これに対し、ORB-SLAM2 と ORB-SLAM3 ではそれぞれ 0.594 m と 0.557 m でした。
ソース コードは https://github.com/LuoXubo/JointLoc で入手できます。

要約(オリジナル)

Unmanned aerial vehicles (UAVs) visual localization in planetary aims to estimate the absolute pose of the UAV in the world coordinate system through satellite maps and images captured by on-board cameras. However, since planetary scenes often lack significant landmarks and there are modal differences between satellite maps and UAV images, the accuracy and real-time performance of UAV positioning will be reduced. In order to accurately determine the position of the UAV in a planetary scene in the absence of the global navigation satellite system (GNSS), this paper proposes JointLoc, which estimates the real-time UAV position in the world coordinate system by adaptively fusing the absolute 2-degree-of-freedom (2-DoF) pose and the relative 6-degree-of-freedom (6-DoF) pose. Extensive comparative experiments were conducted on a proposed planetary UAV image cross-modal localization dataset, which contains three types of typical Martian topography generated via a simulation engine as well as real Martian UAV images from the Ingenuity helicopter. JointLoc achieved a root-mean-square error of 0.237m in the trajectories of up to 1,000m, compared to 0.594m and 0.557m for ORB-SLAM2 and ORB-SLAM3 respectively. The source code will be available at https://github.com/LuoXubo/JointLoc.

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