基于独立非均匀增量采样的网联车位置估计方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于独立非均匀增量采样的网联车位置估计方法及装置，通过将激光雷达点云映射至时空对齐的图像上，对落在图像高级语义约束区域中的映射点，按映射点所处深度区间的点密度进行独立非均匀增量采样，将采样生成的虚拟映射点反向映射至原始点云空间与原始点云合并，并利用合并后的点云基于深度学习方法进行网联车位置估计，解决距离较远或存在遮挡的网联车目标点云稀疏或缺失造成的位置估计不准确问题。本发明设计了一种独立非均匀的增量采样方法，对同一目标实例区域中的映射点按深度值等距划分若干个深度区间，对低密度深度区间设置相对更高的采样率，并限制每个区间的最高采样数，实现映射点的高效合理填充的同时避免无效采样。