OmniVLoc: Topo-metric Visual Localization for Omnidirectional Cameras
作者: Zhuo Yu, Shuyang Zhang, Huihua Zhu, Wenjia Ouyang, Zuo Zuo, Jianhao Jiao, Yilong Zhu, Xiaopin Zhong, Zongze Wu
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-10-20
备注: 8 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出OmniVLoc以解决全景相机视觉定位问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 全景相机 视觉定位 拓扑度量 多约束方法 深度估计 鲁棒性 自动驾驶 机器人导航
📋 核心要点
- 现有视觉定位系统未能充分利用全景相机的特性，导致在复杂场景和光照变化下的定位性能不足。
- 提出OmniVLoc，通过拓扑度量框架整合全局位置识别和单目深度估计，形成多约束视觉定位范式。
- 在公共和自定义数据集上的实验结果显示，OmniVLoc在准确性和可靠性上显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
全景相机提供了环视信息，显著克服了传统视觉定位系统的视野限制。然而，现有定位系统未能充分利用全景相机的特性，在场景内容变化和光照引起的外观变化中难以提供准确和稳健的定位性能。本文提出了OmniVLoc，一个基于拓扑度量框架的环视定位系统。通过整合最先进的全局位置识别和单目深度估计方法，我们引入了一种多约束视觉定位范式。通过解决一个尺度感知的姿态图并进行精确的球面束调整，我们准确恢复了每个查询帧的度量级姿态。此外，设计了一种分层验证机制，以过滤不同阶段的错误输出，有效增强了系统的整体鲁棒性。大量在公共数据集和自定义数据集上的实验验证了OmniVLoc的优越准确性和可靠性。为造福社区，我们将在发表后公开源代码和数据集。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉定位系统在使用全景相机时的准确性和鲁棒性不足的问题。现有方法在场景变化和光照变化下表现不佳，无法充分利用全景相机的环视信息。
核心思路：OmniVLoc的核心思路是通过拓扑度量框架，结合全局位置识别和单目深度估计，形成一种多约束的视觉定位方法。这种设计旨在提高定位的准确性和鲁棒性。
技术框架：OmniVLoc的整体架构包括多个主要模块：首先是全局位置识别模块，接着是单目深度估计模块，最后通过解决尺度感知的姿态图和进行球面束调整来恢复度量级姿态。此外，分层验证机制用于过滤错误输出。
关键创新：本研究的关键创新在于引入了多约束视觉定位范式和分层验证机制，这与现有方法相比，显著提升了系统的鲁棒性和准确性。
关键设计：在关键设计方面，采用了尺度感知的姿态图解决方案和精确的球面束调整技术，确保了姿态恢复的准确性。此外，分层验证机制的设计也增强了系统在不同阶段的输出质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，OmniVLoc在公共数据集和自定义数据集上表现出色，准确性和可靠性均显著高于现有基线方法。具体而言，定位精度提升了XX%，系统的鲁棒性得到了有效增强，验证了其在复杂环境中的应用潜力。
🎯 应用场景
OmniVLoc的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等。通过提供高精度的视觉定位能力，该系统能够在复杂环境中实现更可靠的自主决策，推动相关技术的发展和应用。未来，随着全景相机技术的普及，OmniVLoc有望在更广泛的场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Omnidirectional cameras provide surround-view information, significantly overcoming the field-of-view constraints for traditional visual localization systems. However, existing localization systems fail to fully exploit the characteristics of omnidirectional cameras, struggling to deliver accurate and robust localization performance amidst scene content variations and illumination-induced appearance changes. In this work, we propose OmniVLoc, a surround-view localization system based on a topo-metric framework. By integrating state-of-the-art global place recognition and monocular depth estimation methods, we introduce a multi-constrained visual localization paradigm. By solving a scale-aware pose graph and performing precise spherical bundle adjustment, we accurately recover the metric-level pose for each query frame.Furthermore, a hierarchical verification mechanism is designed to filter out erroneous outputs across different stages, effectively bolstering the overall system robustness. Extensive experiments on both public and our custom datasets validate the superior accuracy and reliability of OmniVLoc. To benefit the community, our source code and dataset will be made publicly available upon publication.