一种用于高精地图的协同框架
机器人学
2020-07-30 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
要使网联车辆对道路安全产生实质影响，需要能够共享精确的位置和轨迹。为此，所有车辆必须在统一坐标系中被精确地理定位。这可以通过融合GNSS（全球导航卫星系统）信息与匹配地理定位地标地图的视觉观测来实现。构建这样的地图仍然是一个挑战，当前解决方案面临严重的成本相关限制。我们提出一种用于高精地图的协同框架，其中配备标准传感器（如GNSS接收机和单目视觉相机）的车辆更新地理定位地标的地图。我们的系统由两个处理模块组成：第一个嵌入每辆车中，旨在对车辆及检测到的特征标记进行地理定位；第二个在云服务器上运行，利用来自所有车辆的观测计算地理定位地标地图的更新。随着地图的地标被越来越多车辆检测并定位，地图精度提高，最终以概率收敛至零误差。地标地理定位以稳定且可扩展的方式估计，能够自动提供动态地图更新。
引用
@article{arxiv.1910.06014,
title = {A Collaborative Framework for High-Definition Mapping},
author = {Alexis Stoven-Dubois and Kuntima Kiala Miguel and Aziz Dziri and Bertrand Leroy and Roland Chapuis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06014},
year = {2020}
}
备注
2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works