代码开源时间

[Wu-ZW]

感谢作者所做的工作！！ main.py 中定位代码为空，预计什么时候会更新啊？

[hmf21]

Hi @Wu-ZW

相应部分的代码和数据正在整理，将会在九月份公开。

We are currently organizing the code and identifying the parts to be released. This process will be completed soon, no later than October.

[LittleStoneAtGithub]

对工程中帧间位姿解算以及优化比较感兴趣，然后现在已经是10月下旬了，距离作者说的9月份已经过去一个月了。请问作者定位相关的代码什么时候能够更新？ @hmf21

[hmf21]

Hi @LittleStoneAtGithub
十分抱歉，由于项目进一步合作的需求，我们目前无法给出该定位部分相关代码。
后续更新会在其他仓库中进行（目前已给出了数据以及部分匹配算法），如果您有相关技术细节的问题您可以直接向我们询问，实在抱歉

[LittleStoneAtGithub]

理解并且感谢作者的及时回复。阅读工程中的readme，知晓作者image与map间用的是homography估计，然后帧间的相对位姿变换并不知道是3D pose计算还是跟与地图配准一样用的也是homography估计。因为我觉得高度过高的话，其实地图点的深度信息不太好估计和收敛，即使有初值。所以想询问下作者既然定位相关代码无法开放，那关于image与map间的位姿计算以及image帧间的位姿计算有没有相关的参考文献或是资料可以参考？ @hmf21

[hmf21]

Hi @LittleStoneAtGithub
您的问题十分敏锐，这里是定位中的非常关键一部分，当前论文仍是简单利用帧间点匹配估计homopraphy，然后结合image与map之前的homography估计进行递推，属于图像层面的工作。
我们在后续改进版本中与VIO进行了耦合，做出了一部分改进，发表在IROS24：《in-flight Initialization of Global Visual-Inertial Estimators Using Geospatial Data》。您可以参考一下大会即将公布的论文集 。
在目前200m左右的飞行过程表现良好，不过也遇到了飞行高度过高（>500m）VIO 3D pose计算误差过大的问题，您所提出来的这个问题十分有意义，我们目前也没有很好的解决。

[Wu-ZW]

Hi @LittleStoneAtGithub 您的问题十分敏锐，这里是定位中的非常关键一部分，当前论文仍是简单利用帧间点匹配估计homopraphy，然后结合image与map之前的homography估计进行递推，属于图像层面的工作。 我们在后续改进版本中与VIO进行了耦合，做出了一部分改进，发表在IROS24：《in-flight Initialization of Global Visual-Inertial Estimators Using Geospatial Data》。您可以参考一下大会即将公布的论文集 。 在目前200m左右的飞行过程表现良好，不过也遇到了飞行高度过高（>500m）VIO 3D pose计算误差过大的问题，您所提出来的这个问题十分有意义，我们目前也没有很好的解决。

您好，这篇论文是还未出版吗？好像未能检索到。

[hmf21]

Hi @Wu-ZW ,
论文目前已出版 IROS24

[lizhipro]

请教一下，查询图像和map patch之间的homopraphy，为什么能够修正UAV的状态，
初始位姿已知时，H^_i^a 里面不是已经包含了绝对姿态信息，查询图像和map patch之间homopraphy: \Delta H_i^r 也包含了绝对的偏航角
查询图像和map patch之间的平移应该是由查询结果overlap大小决定的，和当前UAV的绝对位置误差没关系

[hmf21]

Hi @lizhipro,
我对这个简单的公式解释是，map patch被认为是含有粗略的初始位置，即一个存在误差的横纵向平移与偏航角，提取得到的patch，对应记为 \Hat H^_i^a，图像单应性计算的结果可以修正这一不精确的横纵向平移与偏航角，得到H^_i^a。
您这里说的“查询图像和map patch之间的平移”，因为map patch并不一定与查询图像对齐，计算的Homography Matrix里包含有一个平移量上的误差项，也就用于纠正UAV的位置误差。
您这里提的Overlap是影响单应性计算的另一个因素，我们这里假定了初始位置里也包含高度了，overlap控制匹配对尺度将接近。
感谢您的说明，随时交流~

[lizhipro]

感谢您的耐心回复！！

抱歉是我对论文的内容理解有误，map patch 是基于 \Hat H^_i^a 中的平移和偏航角提取的结果，而不是拿查询图像匹配到的结果。

Hi @lizhipro, 我对这个简单的公式解释是，map patch被认为是含有粗略的初始位置，即一个存在误差的横纵向平移与偏航角，提取得到的patch，对应记为 \Hat H^_i^a，图像单应性计算的结果可以修正这一不精确的横纵向平移与偏航角，得到H^_i^a。 您这里说的“查询图像和map patch之间的平移”，因为map patch并不一定与查询图像对齐，计算的Homography Matrix里包含有一个平移量上的误差项，也就用于纠正UAV的位置误差。 您这里提的Overlap是影响单应性计算的另一个因素，我们这里假定了初始位置里也包含高度了，overlap控制匹配对尺度将接近。 感谢您的说明，随时交流~