增强逆视角映射以实现自动向量化道路地图生成
机器人学
2026-01-28 v1
摘要
本研究提出了一种基于增强逆视角映射（Inverse Perspective Mapping, IPM）的低成本统一框架，用于向量化道路映射。该框架利用 Catmull-Rom 样条（Catmull-Rom splines）来表征车道线，其他所有地面标记均使用多边形统一表示。实例分割的结果用作参考，以细化样条控制点和多边形顶点（polygon corner points）的三维位置。通过该过程，同时优化了 IPM 的透视矩阵（homography matrix）和车辆姿态（vehicle poses）。我们提出的框架显著减少了 IPM 相关的映射误差。它还提高了初始 IPM 透视矩阵和预测车辆姿态的准确性。此外，它解决了 IPM 中 coplanarity 假设（coplanarity assumption）所带来的局限性。这些改进使得 IPM 能够有效应用于向量化道路映射，为具有增强精度的低成本解决方案。此外，我们的框架将道路地图元素推广到包括所有常见地面标记和车道线。该框架在两种不同的实际场景中进行评估，测试结果表明，我们的方法能够自动生成精度接近厘米级的高精度地图。重要的是，优化后的 IPM 矩阵的精度相当于人工校准，而车辆姿态的精度也得到了显著提高。
引用
@article{arxiv.2601.19536,
title = {Enhancing Inverse Perspective Mapping for Automatic Vectorized Road Map Generation},
author = {Hongji Liu and Linwei Zheng and Yongjian Li and Mingkai Tang and Xiaoyang Yan and Ming Liu and Jun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.19536},
year = {2026}
}