定位的第一步是对图像进行语义分割,作者将所有语义分为三类:地面标记、杆状物和背景。选择了一个轻量级模型BiSeNetV2来分割必要的语义特征,为了提高像素投影的计算效率,使用OpenCV提取所有地面标记的轮廓,而不是使用整个语义掩码,之所以采用这种方法,是因为轮廓的位置信息可以提供与整个标记像素等效的空间约束,每个杆实例使...
SemSegMap能够在点云数据上执行基于分割的语义定位,该点云数据包含来自可视相机的语义和颜色信息,当前观察到的机器人周围的局部地图显示为下图所示的全局地图顶部的彩色点云,每个部分具有唯一的颜色。绿线表示定位的匹配分割对应部分,而橙色线表示机器人轨迹。 此外,基于几何、颜色和语义信息对点云进行分割,以创建一致且...
研究表明,语义信息集成极大提升定位准确性和鲁棒性,优化视觉特征并减小计算开销,自动驾驶中,通过检测语义对象如车道线实现高效定位。这些语义特征在城市环境普遍存在,且在多变条件下稳定性强,相比传统特征。构建语义地图采用语义对象而非密集点,降低了地图的存储与传输成本。 将当前观测到的语义线索与语义地图中的元素关联...
帧率高达3000 FPS的极快语义GS SLAM来袭!定位、建图全SOTA! 1. 摘要 我们提出了Hi-SLAM,一种语义3D高斯Splatting SLAM方法,其特征在于一种新颖的分层分类表示,该方法能够在3D世界中实现精确的全局3D语义映射、放大能力和显式语义标签预测。语义SLAM系统中的参数使用随着环境复杂性的增加而显著增加,使得场景理解特别...
BEV定位器是第一个将视觉语义定位问题表述为端到端学习方案的工作。本研究的主要贡献如下: 提出了一种新的端到端架构,用于从多目图像和语义环境中进行视觉语义定位,允许对自车进行精确的位姿估计。数据驱动方式避免了几何优化策略设计和参数调整。 通过在跨模态特征关联、查询和编码解码中采用transformer结构。论文解决...
图7是语义 SLAM 的实现框图,总共包含五个部分,在第一个部分展示的是 Raw Scan 算法,仅仅使用激光雷达点云作为输入,然后在第二个部分使用现有的语义分割结果,输出是每一个点对应的语义标签,这里采用的是提出的 RangeNet++方法,然后在第三个部分把语义信息和激...
BEVLocator是一种基于多视图图像的端到端视觉语义定位神经网络。其主要特点和贡献如下：核心功能：BEVLocator能从多目相机图像中提取特征，并将其投影到鸟瞰图空间中，结合语义地图信息进行车辆的精确定位。主要构成：视觉BEV编码器：用于从多目图像中提取特征，并将其转换到BEV空间中。语义图编码器：将语义...
BEV定位器探索了视觉语义定位问题作为基于BEV特征的大模型的子任务的可行性。未来的工作旨在将BEV-Locator与其他感知子任务集成到大型统一BEV模型中。得益于BEV和transformer结构,论文假设BEV定位器有潜力应对大规模场景。 结论 论文提出了BEV定位器,这是一种基于地图编码、BEV特征和transformer的视觉语义定位系统的新设计,...
语义SLAM的数据关联和语义定位（一）语义SLAM的数据关联和语义定位（⼀）语义SLAM和多传感器融合是⾃动驾驶建图和定位部分⽐较热门的两种技术。语义SLAM中，语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同。我们⼀般⽤特征描述⼦的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点。特征点的描述⼦会受到光照、视...
高度精确且鲁棒的定位能力对于城市场景中自动驾驶车辆(AVs)至关重要。传统的基于视觉的方法由于光照、天气、视角和外观变化而导致定位丢失。在本文中,我们提出一种新型的视觉语义定位算法,它基于高精度地图和具有紧凑表达的语义特征。语义特征广泛出现在城市道路,并且对于光照、天气、视角和外观变化具有鲁棒性。重复的结构...