基于训练轨迹与环视相机视觉 SLAM 的自动泊车系统
计算机视觉与模式识别
2021-05-21 v3 机器人学
摘要
自动泊车正成为现代车辆的标准功能。现有泊车系统构建局部地图以能够规划驶向检测到的车位。下一代泊车系统有一个用例，即构建车辆频繁停放环境（例如家庭泊车或办公室泊车）的持久地图。预建地图有助于在下一次尝试泊车时更好地对车辆进行重定位。这是通过为泊车系统增配视觉 SLAM 流水线实现的，该特性在汽车行业中称为训练轨迹泊车。在本文中，我们讨论训练轨迹自动泊车系统的用例、设计与实现。所提出的系统已部署于商用车辆，消费者应用见 \url{https://youtu.be/nRWF5KhyJZU}。本文侧重于应用，视觉算法的细节仅作概要说明。
引用
@article{arxiv.2001.02161,
title = {Trained Trajectory based Automated Parking System using Visual SLAM on Surround View Cameras},
author = {Nivedita Tripathi and Senthil Yogamani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02161},
year = {2021}
}
备注
Accepted for presentation at CVPR 2021 Workshop on Women in Computer Vision