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学习何时看向：使用几何信息的主动定位的自监督视点选择
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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
本文提出了一种利用机载摄像头和卫星图像的细粒度室外机器人自定位方法，通过检测关键点和深度特征，建立同伦变换，提高动态环境下的感知能力。该方法采用空间嵌入方法，降低纯视觉匹配的歧义性，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
- 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。
- 该方法解决了跨视角定位中的噪声源问题，如移动物体和季节变化。
- 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。
- 该方法是第一个仅利用视觉的稀疏方法，提高动态环境下的感知能力。
- 采用空间嵌入方法，利用相机内外参数信息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。
- 在KITTI和Ford Multi-AV Seasonal数据集上进行实验，证明该方法优于现有方法。
- 实现了低于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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