面向城市场景的车道级高精地图自动构建
机器人学
2021-07-26 v1
摘要
高精地图已证明其在实现完全自动驾驶中不可或缺的作用，尤其是在复杂的城市场景中。作为高精地图的关键图层，车道级地图尤为有用：它们包含车道和交叉口的几何与拓扑信息。然而，高精地图的大规模构建受限于繁琐的人工标注和高昂的维护成本，特别是对于具有复杂道路结构和不规则标线的城市场景。本文提出了一种基于语义粒子滤波的方法，以解决城市场景中的车道级建图自动化问题。首先，基于在线地图数据库 OpenStreetMap 将地图骨架构建为有向循环图。随后，我们提出的方法对自车采集的二维前视图像进行语义分割，并在鸟瞰图域中通过真实地形投影探索车道语义。利用 OpenStreetMap，我们结合上述车道语义进一步推断交叉口处的车道拓扑和参考轨迹。所提出的算法已在高度城市化的区域进行了测试，结果表明其能够准确且稳健地重建车道级高精地图。
引用
@article{arxiv.2107.10972,
title = {Automatic Construction of Lane-level HD Maps for Urban Scenes},
author = {Yiyang Zhou and Yuichi Takeda and Masayoshi Tomizuka and Wei Zhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.10972},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 7 figures, 2 tables, accepted by IROS2021