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Vision based vehicle relocalization in 3D line-feature map using Perspective-n-Line with a known vertical direction

Lecrosnier, Louis und Boutteau, Remi und Vasseur, Pascal und Savatier, Xavier und Fraundorfer, Friedrich (2019) Vision based vehicle relocalization in 3D line-feature map using Perspective-n-Line with a known vertical direction. In: 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2019, Seiten 1263-1269. IEEE. ITSC 2019, 2019-10-27 - 2019-10-30, Auckland, Neuseeland. doi: 10.1109/ITSC.2019.8916886.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8916886

Kurzfassung

Common approaches for vehicle localization propose to match LiDAR data or 2D features from cameras to a prior 3D LiDAR map. Yet, these methods require both heavy computational power often provided by GPU, and a first rough localization estimate via GNSS to be performed online. Moreover, storing and accessing 3D dense LiDAR maps can be challenging in case of city-wide coverage. In this paper, we address the problem of camera global relocalization in a prior 3D line-feature map from a single image, in a GNSS denied context and with no prior pose estimation. We propose a dual contribution. (1) We introduce a novel pose estimation method from lines, (i.e. Perspective-n-Line or PnL), with a known vertical direction. Our method benefits a Gauss-Newton optimization scheme to compensate the sensor-induced vertical direction errors, and refine the overall pose. Our algorithm requires at least 3 lines to output a pose (P3L) and requires no reformulation to operate with a higher number of lines. (2) We propose a RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 2D-3D line matching and outliers removal algorithm requiring solely one 2D-3D line pair to operate, i.e. RANSAC1. Our method reduces the number of iteration required to match features and can be easily modified to exhaustively test all feature combinations. We evaluate the robustness of our algorithms with a synthetic data, and on a challenging sub-sequence of the KITTI dataset.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/132444/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Vision based vehicle relocalization in 3D line-feature map using Perspective-n-Line with a known vertical direction
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lecrosnier, LouisNormandie Univ.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Boutteau, RemiNormandie Univ.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vasseur, PascalLITIS, Universite de Rouen, FranceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Savatier, XavierNormandie Univ.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fraundorfer, Friedrichfriedrich.fraundorfer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5805-8892NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2019
Erschienen in:2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2019
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ITSC.2019.8916886
Seitenbereich:Seiten 1263-1269
Verlag:IEEE
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Vehicle localization, LiDAR data, KITTI data set
Veranstaltungstitel:ITSC 2019
Veranstaltungsort:Auckland, Neuseeland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:27 Oktober 2019
Veranstaltungsende:30 Oktober 2019
Veranstalter :IEEE ITSS
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HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - UrMo Digital (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Reinartz, Prof. Dr.. Peter
Hinterlegt am:06 Dez 2019 16:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:35

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