请考虑以下摘录(来自Rodrigo R、Zouqi M、Chen Z、Samarabandu J.:用于室内导航的鲁棒和高效的特征跟踪):
强大的特征跟踪是许多计算机视觉任务(例如室内机器人导航)的要求。然而,室内场景的特点是可定位性较差。
我试图了解本地化是什么,并希望得到帮助。(PS:我知道有一个名为“local-features”的dsp标签,但该标签目前没有定义。)
请考虑以下摘录(来自Rodrigo R、Zouqi M、Chen Z、Samarabandu J.:用于室内导航的鲁棒和高效的特征跟踪):
强大的特征跟踪是许多计算机视觉任务(例如室内机器人导航)的要求。然而,室内场景的特点是可定位性较差。
我试图了解本地化是什么,并希望得到帮助。(PS:我知道有一个名为“local-features”的dsp标签,但该标签目前没有定义。)
在机器人导航问题中,定位问题是指在各种背景下对其位置和方向的实时估计。这通常通过一些自然地标选择(激光点、相机视图等)和图像中的特征(角、具有不同方向的细线等)来实现。因此,可定位性反映了通过选择特征点可以轻松、稳健和一致地估计机器人的位置和方向。
Hugues Sert 等人的移动机器人代数定位性包括更严格的细节定义,以及它与可观察性的关系。