面向自动驾驶应用的基于视觉的大规模三维语义建图
计算机视觉与模式识别
2022-03-03 v1 人工智能
摘要
在本文中,我们提出了一种完全基于立体相机系统的三维语义建图完整流程。该流程包括一个直接稀疏视觉里程计前端,以及一个包含 GNSS 集成的全局优化后端,以及语义三维点云标注。我们提出了一种简单但有效的时间投票方案,提升了三维点标签的质量与一致性。我们在 KITTI-360 数据集上对我们的流程进行了定性与定量评估。结果表明了我们提出的投票方案的有效性,以及我们的流程进行高效大规模三维语义建图的能力。我们通过展示一张由车队采集数据生成的覆盖 8000 km 道路的超大尺度语义地图,进一步证明了我们流程的大规模建图能力。
引用
@article{arxiv.2203.01087,
title = {Vision-based Large-scale 3D Semantic Mapping for Autonomous Driving Applications},
author = {Qing Cheng and Niclas Zeller and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.01087},
year = {2022}
}
备注
ICRA 2022 Contributed paper