LiDAR 道路图集：一种用于通用三维城市场景的高效地图表示
机器人学
2023-05-18 v2
摘要
本文中，我们提出 LiDAR 道路图集——一种紧凑且高效的三维地图表示，用于通用城市场景中自主机器人或车辆的导航。LiDAR 道路图集可通过基于局部二维占据栅格地图（2D-OGM）增量融合的在线建图框架生成。具体而言，我们的 LiDAR 道路图集表示有三方面贡献。首先，基于 LiDAR 点云中可通行区域与路缘区域的实时界定，我们解决了在非结构化城市场景中创建局部 2D-OGM 这一挑战性问题。其次，通过概率融合方案，我们在多层城市道路场景中实现了精确的三维建图。第三，得益于自动局部 OGM 诱导的可通行区域标注与稀疏概率局部点云编码，我们实现了通用环境的高效三维地图表示。给定 LiDAR 道路图集，可实现精确的车辆定位、路径规划及其他任务。我们的地图表示对动态物体不敏感，这些物体可基于概率融合在结果地图中被滤除。经验上，我们将我们的地图表示与机器人及自动驾驶领域若干流行地图表示方法比较，我们的地图表示在效率、可扩展性与紧凑性上更优。此外，我们还在多个公开基准数据集上广泛评估了基于所建 LiDAR 道路图集的定位精度。使用 16 线 LiDAR 传感器，我们的方法在 Apollo 数据集上以 10Hz 分别达到 0.26m（平移）和 1.07 度（旋转）的平均全局定位误差，在 MulRan 数据集上达到 0.89m（平移）和 1.29 度（旋转），验证了该地图表示在自动驾驶中的良好性能。
引用
@article{arxiv.2204.05727,
title = {LiDAR Road-Atlas: An Efficient Map Representation for General 3D Urban Environment},
author = {Banghe Wu and Chengzhong Xu and Hui Kong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.05727},
year = {2023}
}