基于位姿引导优化的单目相机建图：提升标线级高精地图精度
机器人学
2023-03-08 v2
摘要
标线级高精地图(HD maps)对自动驾驶车辆(AVs)意义重大，尤其在大规模、外观变化场景中，AVs依赖标线定位、依赖车道安全行驶。本文提出一种位姿引导优化框架，利用简易传感器配置(一个或多个单目相机)自动构建具有精确标线位置的标线级HD地图。我们优化标线角点位置以拟合标线分割结果，同时优化对应相机的逆透视映射(IPM)矩阵，从而获得从前景图像到鸟瞰图(BEV)的准确变换。在定量评估中，所建HD地图几乎达到厘米级精度。优化后IPM矩阵的精度与手动标定相当。该方法还可通过增加可识别标线类型推广至更广义的HD地图构建。补充材料与视频见 http://liuhongji.site/V2HDM-Mono/。
引用
@article{arxiv.2209.07737,
title = {Monocular Camera Mapping with Pose-Guided Optimization: Enhancing Marking-Level HD Map Accuracy},
author = {Hongji Liu and Linwei Zheng and Xiaoyang Yan and Zhenhua Xu and Bohuan Xue and Yang Yu and Ming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07737},
year = {2023}
}