面向自动驾驶的视觉定位：在城市迷宫中映射精确位置
计算机视觉与模式识别
2020-10-21 v3
摘要
精确的位置定位是自动驾驶车辆完成导航或路径规划等其他任务所需的基础能力。车辆使用 GPS 获取位置信息是一种常见做法。然而，当车辆在城市内部行驶时，各类建筑物可能遮挡 GPS 信号并导致位置结果不准确，GPS 的应用会带来严峻挑战。为解决城市场景中的定位难题，我们提出了一种用于视觉定位的新型特征投票技术。与传统的基于前视的方法不同，我们的方法采用来自三个方向（前、左、右）的视图，从而显著提高了位置预测的鲁棒性。在我们的工作中，我们将所提出的特征投票方法嵌入三个最先进的视觉定位网络，并适当修改其架构，使其能应用于车辆运行。大量的现场测试结果表明，即使在极具挑战的城市内部场景中，我们的方法也能鲁棒地预测位置。我们的研究为使用视觉定位方法帮助自动驾驶车辆在城市迷宫中于可接受的时间约束内找到精确位置信息提供了启示。
引用
@article{arxiv.2008.05678,
title = {Visual Localization for Autonomous Driving: Mapping the Accurate Location in the City Maze},
author = {Dongfang Liu and Yiming Cui and Xiaolei Guo and Wei Ding and Baijian Yang and Yingjie Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05678},
year = {2020}
}
备注
Accepted at ICPR 2020, 8 pages, 10 figures. Code will be released soon