Jun, 2024

自主车辆的单目语义地图定位

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TL;DR提出了一种新颖的轻量级视觉语义定位算法，通过稳定的语义特征代替低级纹理特征，结合离线构建的语义地图和在线的数据关联实现实时的自动驾驶定位。实验结果表明，该方法在各种自动驾驶定位任务中是可靠且实用的定位解决方案。
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发现论文，激发创造
  • 利用稀疏语义高清地图实现自动驾驶汽车定位

    本文提出了一种基于多个传感器的语义定位算法，利用车道，交通标志和车辆动态等信息，以贝叶斯滤波框架为基础，实现对稀疏语义地图的鲁棒定位，相较于传统基于几何学和 LiDAR 强度的定位器所需的储存空间降低了数个数量级，并且证明了其在 312 公里公路数据集上能够获得 0.05m 的横向精度和 1.12m 的纵向精度。

    Aug, 2019

  • 使用语义分割图像进行长期视觉定位

    在自动驾驶车辆的长期视觉导航中，利用图像的语义分割和 3D 点云制作具有语义标签的地图，通过粒子滤波来实现车辆定位，从而在大多数时候实现低于 1 米的定位误差。

    Jan, 2018

  • 使用稀疏语义 3D 地图的视觉定位

    本文提出了一种基于结构和图像的语义匹配方法，能够在诸如季节、亮度、天气和昼夜变化等多种条件下实现准确和稳健的视觉定位，实验证明该方法相较于现有技术有显著的提升。

    Apr, 2019

  • SuMa++：高效 LiDAR 语义 SLAM

    本文提出了一种基于三维激光雷达测距扫描和神经网络对语义信息进行提取的建图及定位方法，实现了对运动物体的有效滤波和语义信息约束下的扫描匹配，与现有基于几何约束的方法相比，实验结果表明其性能更优。

    May, 2021

  • 城市自动驾驶应用的概率语义地图

    本文介绍了一种将图像和预先构建的点云地图信息融合的方法来自动且准确地标记诸如道路、人行道、人行横道和车道等静态地标，并展示了该模型可以预测大部分道路特征并可以扩展用于自动将道路特征纳入高清地图。

    Jun, 2020

  • AVP-SLAM: 自主车辆停车场语义化视觉建图与定位

    研究了利用强大的语义特征在 GPS 无法导航的停车场中构建地图和进行车辆定位的方法，采用四个环视摄像头和惯性测量单元及轮速编码器辅助建立实用的自主泊车系统。

    Jul, 2020

  • 基于视觉的大规模 3D 语义地图构建在自动驾驶应用中的研究

    本文提出一种仅基于立体相机系统完成 3D 语义映射的完整流程，其中包括全局优化的直接稀疏视觉里程表前端和 GNSS 集成，以及语义 3D 点云标记的后端。作者提出了一种简单但有效的时间投票方案，提高了 3D 点标签的质量和一致性，并在 KITTI-360 数据集上进行了定性和定量评估，结果表明了提出的投票方案的有效性和流水线对于大规模高效 3D 语义映射的能力。另外，作者还展示了流水线的大规模映射能力，展示了由车队收集的数据生成的覆盖 8000 公里道路的大规模语义地图。

    Mar, 2022

  • 语义视觉定位

    该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

    Dec, 2017

  • 汽车应用的精准视觉定位

    本文提出了一种面向实时性能的可扩展视觉定位方法，该方法使用自我监督方法学习紧凑的路图像表示，结合车辆本体运动得出高精度位置估计，在挑战性的城市环境中有效地减少了定位误差一个数量级。

    May, 2019

  • SFD2: 语义引导的特征检测与描述

    本文提出了一种将高级语义隐式嵌入到检测和描述过程中的语义感知检测器来提高视觉定位准确度的方法，大幅降低了对于外观变化敏感的特征数量，增强了与语义相关的区域的描述符辨别能力，该方法在 Aachen Day-Night 和 RobotCar-Seasons 数据集上的实验表明，在使用 2k 和 4k 关键点的情况下，与先前的本地特征相比，我们的模型表现更好，且速度更快。

    Apr, 2023