武汉大学和斯坦福大学联手：任意排列的多相机如何实现视觉定位？

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读： 本篇文章提出了一种针对任意排列的多相机的通用视觉里程计算法MCVO，它采用基于学习的特征提取和跟踪框架，通过相机间刚性约束估计度量尺度位姿，并且融合多相机特征来实现鲁棒位姿估计和尺度优化。与最新技术的比较进一步证明了MCVO在状态估计方面的有效性和鲁棒性。 ©️【深蓝AI】编译 本文由paper一作——Huai Yu（余淮）博士授权【深蓝AI】编译发布！ 论文：MCVO:A Generic Visual Odometry for Arbitrarily Arranged Multi-Cameras 作者： Huai Yu Junhao Wang Yao He Wen Yang Gui-Song Xia 地址： https://arxiv.org/pdf/2412.03146 使多相机视觉 SLAM 系统更易于设置且对环境更鲁棒始终是视觉机器人的研究重点之一。现有的单目和双目视觉 SLAM 系统的 FoV 较窄，在弱纹理环境中容易失效，其精度会退化并且鲁棒性受限。因此， ………………………………