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多级图特征融合引导相机位姿回归
1
作者
司钧文
周自维
《光学精密工程》
北大核心
2025年第6期928-944,共17页
为了提高复杂场景下相机位姿估计的精度和稳定性,本文自主设计了ResGraphLoc网络,该网络通过引入残差网络与图注意力机制,进一步提高相机在遮挡、光照变化和低纹理场景下的位姿回归精度问题。该网络采用ResNet101作为特征编码器,通过改...
为了提高复杂场景下相机位姿估计的精度和稳定性,本文自主设计了ResGraphLoc网络,该网络通过引入残差网络与图注意力机制,进一步提高相机在遮挡、光照变化和低纹理场景下的位姿回归精度问题。该网络采用ResNet101作为特征编码器,通过改进的残差块增强显著特征提取能力。利用图注意力层融合多级特征图,并通过多头自注意力机制实现特征信息扩散和聚合。最后,通过非线性MLP层从特征嵌入中提取位置和角度特征,完成端到端相机位姿回归。在大型室外数据集上,ResGraphLoc模型的位姿误差优于现有算法。在LOOP和FULL场景下,位姿回归结果分别为7.18 m,2.48°与16.96 m,3.16°,相比基准模型提升超过25%。在4Seasons数据集的Neighborhood场景下,室外定位误差最低可以达到1.40 m,0.76°。在纹理缺失及重复的室内数据集下,位置角度回归结果分别可以达到0.08 m,3.25°。实验结果验证了ResGraphLoc在复杂环境下的高精度和稳定性,能有效应对遮挡、光照变化和低纹理场景。
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关键词
计算机视觉
相机
位姿回归
相机定
位
图注意力
多级特征融合
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职称材料
融合深度学习与粒子滤波的移动机器人重定位方法
被引量：
24
2
作者
杨傲雷
金宏宙
+1 位作者
陈灵
费敏锐
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期226-233,共8页
为有效解决移动机器人重定位问题,提出一种融合深度学习和粒子滤波的机器人重定位方法。首先,提出了3自由度移动机器人重定位方法架构,主要包含重定位模型构建和机器人在线重定位两个递进阶段;其次,在PoseNet基础上提出并构建了针对3自...
为有效解决移动机器人重定位问题,提出一种融合深度学习和粒子滤波的机器人重定位方法。首先,提出了3自由度移动机器人重定位方法架构,主要包含重定位模型构建和机器人在线重定位两个递进阶段;其次,在PoseNet基础上提出并构建了针对3自由度移动机器人的重定位网络模型GPoseNet,并将由GPoseNet预测的位姿结果作为粒子滤波定位算法的初始化状态,支撑后续重定位过程;然后,提出了一种基于数据模型的机器人绑架状态判定方法,以确定是否启动重定位过程;最后,在公开数据集上与实际环境中做了大量实验验证了此方法,结果表明:GPoseNet模型能够保证一定的位置预测精度并提升了姿态角预测精度,机器人重定位成功率达到87%。
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关键词
深度学习
位姿回归
粒子滤波定
位
机器人绑架
重定
位
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职称材料
题名
多级图特征融合引导相机位姿回归
1
作者
司钧文
周自维
机构
辽宁科技大学计算机与软件工程学院
出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第6期928-944,共17页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61575090)
国家自然科学基金青年基金资助项目(No.61803189)
辽宁省自然科学基金资助项目(No.2019-ZD-0031,No.2020FWDF13)。
文摘
为了提高复杂场景下相机位姿估计的精度和稳定性,本文自主设计了ResGraphLoc网络,该网络通过引入残差网络与图注意力机制,进一步提高相机在遮挡、光照变化和低纹理场景下的位姿回归精度问题。该网络采用ResNet101作为特征编码器,通过改进的残差块增强显著特征提取能力。利用图注意力层融合多级特征图,并通过多头自注意力机制实现特征信息扩散和聚合。最后,通过非线性MLP层从特征嵌入中提取位置和角度特征,完成端到端相机位姿回归。在大型室外数据集上,ResGraphLoc模型的位姿误差优于现有算法。在LOOP和FULL场景下,位姿回归结果分别为7.18 m,2.48°与16.96 m,3.16°,相比基准模型提升超过25%。在4Seasons数据集的Neighborhood场景下,室外定位误差最低可以达到1.40 m,0.76°。在纹理缺失及重复的室内数据集下,位置角度回归结果分别可以达到0.08 m,3.25°。实验结果验证了ResGraphLoc在复杂环境下的高精度和稳定性,能有效应对遮挡、光照变化和低纹理场景。
关键词
计算机视觉
相机
位姿回归
相机定
位
图注意力
多级特征融合
Keywords
computer vision
camera pose estimation
camera localization
graph attention
multi-level feature fusion
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
融合深度学习与粒子滤波的移动机器人重定位方法
被引量：
24
2
作者
杨傲雷
金宏宙
陈灵
费敏锐
机构
上海大学机电工程与自动化学院
上海市电站自动化技术重点实验室
湖南师范大学工程与设计学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期226-233,共8页
基金
上海市自然科学基金(18ZR1415100)
国家自然科学基金(61703262)项目资助。
文摘
为有效解决移动机器人重定位问题,提出一种融合深度学习和粒子滤波的机器人重定位方法。首先,提出了3自由度移动机器人重定位方法架构,主要包含重定位模型构建和机器人在线重定位两个递进阶段;其次,在PoseNet基础上提出并构建了针对3自由度移动机器人的重定位网络模型GPoseNet,并将由GPoseNet预测的位姿结果作为粒子滤波定位算法的初始化状态,支撑后续重定位过程;然后,提出了一种基于数据模型的机器人绑架状态判定方法,以确定是否启动重定位过程;最后,在公开数据集上与实际环境中做了大量实验验证了此方法,结果表明:GPoseNet模型能够保证一定的位置预测精度并提升了姿态角预测精度,机器人重定位成功率达到87%。
关键词
深度学习
位姿回归
粒子滤波定
位
机器人绑架
重定
位
Keywords
deep learning
pose regression
particle filter localization
robot kidnapping
relocalization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH86 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多级图特征融合引导相机位姿回归
司钧文
周自维
《光学精密工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
融合深度学习与粒子滤波的移动机器人重定位方法
杨傲雷
金宏宙
陈灵
费敏锐
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
24
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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