SemCityLoc：使用语义 3D 城市模型进行空中 6DoF 定位

空中 6DoF 定位通常依赖于精确的 GNSS 信号或辐射丰富的 3D 重建，限制了可扩展性和机载部署。我们提出了 SemCityLoc，一种语义几何对齐系统，它将空中姿态估计重新构建为基础模型派生的视觉先验和标准化的 LoD 兼容 3D 城市模型之间的结构化表面配准。我们的方法不是匹配稀疏轮廓或密集纹理，而是将语义表面和单眼深度与轻量级语义 3D 建筑模型对齐，从而提高重复和遮挡的城市环境中的姿势辨别能力。为了实现准确的评估，我们引入了 SemCityLockeD，这是第一个将厘米级精度的无人机姿态与标准化 LoD1-LoD3 语义城市模型和具有挑战性的低空图像相结合的现实世界基准。实验表明，与现有基于地图的方法相比，有了显着改进，在具有挑战性的城市峡谷中，召回率提高了 36%，平均位置误差从 9.89m 减少到 2.62m。我们的结果表明，语义结构化几何为高精度航空定位提供了充分且可扩展的约束，而无需辐射场景重建。代码和数据可在 https://albertchen98.github.io/SemCityLoc 获取。