面向地下停车场的无人车视觉语义建图与定位

摘要

无人车在狭窄、没有GPS信号的地下停车场中行驶,精确的定位能力非常重要.传统的基于视觉的定位方法由于无纹理的区域、重复的结构和外观的变化而导致跟踪丢失.本文利用视觉语义信息构建停车场地图并对车辆进行定位.语义特征包括经常出现在停车场中的路标、停车线、减速带等,与传统特征相比,这些语义特征无纹理区域和外观的变化具有长期稳定和鲁棒性.文中采用单目相机对外界环境进行感知.在惯性测量单元(IMU)和车轮编码器的协助下,提出一种生成全局语义地图的方法.此地图用于厘米级别上车辆定位.分析了该系统的准确性和召回率,并与现有的方法进行了比较.最后,通过自动停车的应用验证了该系统的实用性.