基于深度透视变换的鸟瞰图车辆定位
计算机视觉与模式识别
2023-11-14 v1
摘要
对自动驾驶车辆周边环境的准确理解对其导航系统至关重要。为提升现有算法的有效性并促进进一步研究，向路径规划系统提供全面的数据必不可少。传统方法依赖安装多个传感器来模拟环境，导致成本高且复杂。本文中，我们提出了一种替代方案，通过生成场景的俯视表示，从而提取其他车辆相对于本车的距离与方向。我们引入了一个全新的合成数据集，其在每一帧中提供关于本车及其环境的广泛信息，为类似的下游任务提供了宝贵资源。此外，我们提出了一种将透视视图RGB图像转换为带有分割周边车辆的鸟瞰图地图的架构。该方法为自动驾驶汽车获取关键环境信息提供了一种高效且低成本的方法。代码与数据集见 https://github.com/IPM-HPC/Perspective-BEV-Transformer。
引用
@article{arxiv.2311.06796,
title = {Deep Perspective Transformation Based Vehicle Localization on Bird's Eye View},
author = {Abtin Mahyar and Hossein Motamednia and Dara Rahmati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.06796},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 2 figures