利用语义视觉路标实现精确车辆导航
计算机视觉与模式识别
2018-01-04 v1
摘要
本文提出一种将语义信息用于基于视觉的车辆导航的新方法。尽管使用预建图视觉路标的基于视觉的车辆导航系统能够在大规模城市环境中达到亚米级精度，此类系统的典型误差来源来自环境中临时物体（如汽车和行人）的视觉路标或特征。我们提出一种门控因子图框架，利用与视觉特征关联的语义信息，从三个角度对离群值/内点计算进行决策：特征跟踪过程、地理参考建图过程，以及使用预建图路标的导航系统。视觉特征所属的类类别从为语义分割预训练的深度学习方法网络中提取。我们通过在两个基于视觉的导航系统之上的实现证明了方法的可行性与通用性。实验评估证实，使用我们的方法注入与视觉路标关联的语义信息，在大规模城市场景的拒 GPS 导航解算中实现了精度的显著提升。
引用
@article{arxiv.1801.00858,
title = {Utilizing Semantic Visual Landmarks for Precise Vehicle Navigation},
author = {Varun Murali and Han-Pang Chiu and Supun Samarasekera and Rakesh and Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.00858},
year = {2018}
}
备注
Published at IEEE ITSC 2017