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摘要 - 城市环境中的一致性本地化对于自动驾驶汽车和无人机等自主系统以及视觉上障碍者的辅助技术至关重要。传统的视觉惯性进程（VIO）和视觉同时定位和映射（VSLAM）方法虽然足以进行局部姿势估计，但由于依赖局部传感器数据，因此长期存在漂移。尽管GPS抵消了这种漂移，但它在室内不可用，在城市地区通常不可靠。一种替代方法是使用视觉功能匹配将相机定位到现有的3D地图。这可以提供厘米级的准确定位，但受当前视图和地图之间的视觉相似性的限制。本文介绍了一种新颖的方法，该方法通过将VIO/VSLAM系统生成的稀疏3D点云与使用点上的平面匹配相结合，从而实现准确且全球的本地化。不需要视觉数据关联。所提出的方法提供了一个6-DOF的全球测量，该测量紧密整合到VIO/VSLAM系统中。实验在高保真的GPS模拟器和从无人机收集的现实世界数据上进行，这表明我们的方法的表现优于最先进的VIO-GPS系统，并且与最先进的视觉大满贯系统相比，针对观点变化提供了卓越的鲁棒性。
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