研究目的
评估在增强现实和室内定位场景中，利用RGB-D与激光雷达传感器捕获的3D特征先验地图进行相机定位的有效性与准确性。
研究成果
提出的相机定位工作流程利用先验三维特征数据库和深度学习技术实现了高精度（原始图像平均误差11厘米，独立图像35厘米）。真实与虚拟相机的对齐便于增强现实应用开发。未来工作将聚焦于通过传感器融合和几何约束提升鲁棒性。
研究不足
该方法依赖于预先构建的3D地图，在未知环境中可能无法使用。当出现显著的光照变化或视角差异时，其性能会下降，需要更多的特征对应关系和计算资源。对于独立数据集而言，35厘米的精度可能无法满足所有高精度应用的需求。
1：实验设计与方法选择：
该方法采用扩展光束平差法的RGB-D SLAM构建三维特征数据库，结合深度数据以提高精度?？⒘嘶贠RB特征匹配和带RANSAC的PnP问题求解的相机定位流程。使用深度学习（PoseNet）进行初始粗定位。通过AR配准方法在游戏引擎中对齐真实相机与虚拟相机。
2：样本选择与数据来源：
数据采集自室内场景（如57米×40米的走廊），使用微软Kinect V1相机。训练和测试数据集包含带有RGB-D SLAM相机位姿标注的连续视频帧。
3：实验设备与材料清单：
微软Kinect V1相机（分辨率640×480，视场角42度）、Rigel vz1000地面激光雷达、Velodyne移动激光扫描仪、搭载Intel Core i7-6700 CPU、NVIDIA GeForce GTX 1070 GPU和16GB内存的Linux电脑。
4：实验流程与操作步骤：
用Kinect采集RGB和深度数据，通过RGB-D SLAM构建三维地图，利用ORB特征建立特征数据库。定位时从查询图像提取ORB特征并与数据库匹配，采用PnP和RANSAC估计相机位姿。使用PoseNet进行初始定位。在irrlicht游戏引擎中对齐真实相机参数与虚拟相机以实现AR应用。
5：数据分析方法：
通过将定位结果与RGB-D SLAM和激光雷达数据的真实相机位姿对比评估精度。统计分析包括计算平均误差及配准误差可视化。
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NVIDIA GeForce GTX 1070
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NVIDIA
GPU for deep learning training and computation.
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Microsoft Kinect V1
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Microsoft
Capture RGB and depth data for 3D mapping and localization.
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Rigel vz1000
vz1000
Rigel
Acquire high-density point cloud data for ground-truth comparison.
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Velodyne mobile laser scanner
Velodyne
Acquire mobile LiDAR data for point cloud registration.
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Intel Core i7-6700
i7-6700
Intel
CPU for general computation in the experimental setup.
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