面向自动驾驶的智能基础设施鱼眼相机在先验地图中的定位
机器人学
2021-09-30 v1
摘要
本工作提出了一种在先验地图中对由鱼眼相机组成的智能基础设施节点进行定位的技术。这些相机能够检测自动驾驶车辆（AV）视线外的物体，并利用V2X技术将该信息发送给AV。然而，为了使该信息对AV有用，检测到的物体应提供在AV用于自身导航的先验地图参考系中。因此，获知基础设施相机相对于先验地图的准确位姿非常重要。在此我们提出分两步解决该定位问题：\textit{(i)} 我们对鱼眼图像的透视投影与先验地图的鸟瞰图（BEV）卫星影像进行特征匹配，以估计初始相机位姿；\texit{(ii)} 我们通过最大化鱼眼图像像素值强度与地图数据中3D LiDAR点反射率之间的互信息（MI）来优化该初始化。我们在仿真数据上验证了该方法，并给出了真实世界数据的结果。
引用
@article{arxiv.2109.14065,
title = {Localization of a Smart Infrastructure Fisheye Camera in a Prior Map for Autonomous Vehicles},
author = {Subodh Mishra and Armin Parchami and Enrique Corona and Punarjay Chakravarty and Ankit Vora and Devarth Parikh and Gaurav Pandey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.14065},
year = {2021}
}
备注
Submitted to ICRA 2022