毫米级定位精度
一个利用合成图像训练的模型，解决了水下数据稀缺问题，实现AUV间毫米级、误差小于五度的姿态估计。
Qingbo, Wei · Yang, Yi · Zhou, Xingqun · 胡志强 · Yan, Li · Fan, Chuanzhi · Zheng, Quan · Zhichao, Wang
Drones 2024
通过Unity3D生成带精确标签的模拟图像，避免了昂贵且困难的水下6D姿态标注。
Mask-CycleGAN将模拟图像转换为逼真合成图像，结合色彩中间域映射策略，在像素和特征层面保证风格对齐，使模型在真实水下场景中表现稳健。
显著关键点向量投票机制提高了遮挡情况下的姿态估计精度，即使部分被遮挡也能精确定位。