TM3Loc: 고정밀 차량 위치 지정을 위한 강력하게 결합된 단안 맵 매칭

고해상도 맵을 이용한 비전 기반 맵 매칭은 비용이 저렴하고 배치가 용이하여 고정밀 차량 위치 지정을 위해 큰 주목을 받고 있습니다. 그러나 인식된 고해상도 맵 랜드마크의 희소성과 잡음으로 인해 수많은 실제 응용에서 정확도와 강건성이 여전히 불만족스럽습니다. 본 논문에서는 단안 기반 차량 위치 지정을 위한 강력하게 결합된 단안 맵 매칭 위치 지정 알고리즘(TM3Loc)을 제안합니다. TM3Loc은 단안 맵 매칭 문제를 모델링하기 위해 의미적 챔퍼 매칭(SCM)을 도입하고, 시각적 특징을 SCM과 강력하게 결합하여 사용합니다. 슬라이딩 윈도우 기반 최적화 기술을 적용함으로써, 역사적인 시각적 특징과 고해상도 맵 제약이 도입되어 이전 연구의 단일 프레임 고해상도 맵 관찰이 아닌 풍부한 시각적 특징과 다중 프레임 고해상도 맵 랜드마크 특징으로 차량 포즈를 추정할 수 있습니다. 총 15km 길이의 대규모 데이터셋에서 실험이 수행되었습니다. 결과는 TM3Loc이 저비용 단안 카메라를 사용하여 고정밀 위치 지정 성능을 달성할 수 있음을 보여주며, 이전의 최첨단 방법의 성능을 크게 초과하여 자율 주행 개발을 촉진합니다.