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基于相关感知的细粒度跨视角地理定位的单应矩阵估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种细粒度的室外机器人自定位方法，利用机载摄像头和卫星图像，解决了跨视角定位方法的问题。通过检测关键点和深度特征，去除离地物体，并建立同伦变换，提高动态环境下的感知能力。采用空间嵌入方法降低匹配歧义性，提高特征匹配和姿态估计的准确性。实验证明该方法优于现有方法，能够实现低于0.5米的空间准确性误差和小于2度的方向准确性误差。
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关键要点
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提出了一种细粒度的室外机器人自定位方法，利用机载摄像头和卫星图像。
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该方法解决了跨视角定位方法因移动物体和季节变化等噪声源的问题。
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通过检测一致的关键点和深度特征，去除离地物体，并建立同伦变换，提高感知能力。
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采用空间嵌入方法，降低视觉匹配的歧义性，提高特征匹配和姿态估计的准确性。
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实验证明该方法优于现有方法，实现低于0.5米的空间准确性误差和小于2度的方向准确性误差。
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