面向车辆定位的语义图像对齐方法

准确可靠的定位是自动驾驶车辆在高层次任务（如导航或规划）中使用地图信息的基本需求。本文提出一种利用单目相机的语义分割，在稠密语义地图（包括矢量高清地图或三维网格地图）中进行车辆定位的新方法。我们将定位任务表述为语义图像上的直接图像对齐问题，该方法通过将地图渲染的虚拟相机视图与语义分割相机图像序列对齐，能够在语义标注地图中稳健地跟踪车辆位姿。与现有视觉定位方法不同，本系统不需要额外的关键点特征、手工设计的定位地标提取器或昂贵的LiDAR传感器。我们在由立体或LiDAR生成的多种语义网格地图以及人工标注的高清地图上展示了方法的广泛适用性，并表明其能够实现实时、可靠且准确的定位。