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wzatv:【组图】【智驾深谈】L5如何实现:从特斯拉Autopilot2.0谈车辆精确自定位技术(4)

时间:2016-11-27 11:07来源:118论坛 作者:www.wzatv.cc 点击:
y方向则对应平行于路面前进的方向,通常利用地面标记、交通看板、红绿灯来确定。同样的,需要利用深度学习技术精确提取上述目标,并和高精地图中

y方向则对应平行于路面前进的方向,通常利用地面标记、交通看板、红绿灯来确定。同样的,需要利用深度学习技术精确提取上述目标,并和高精地图中存储的目标进行精确匹配,从而找到一系列的2D-3D的对应点。参考激光点云数据+2D配准的相关技术,即可唯一的确定变换矩阵,从而完成y方向的精确定位。

  在实际使用中,x方向自定位依赖的关键目标是稠密的,而y方向则是稀疏的。因此通常在缺乏y方向定位目标的时候,需要引入其他插值算法进行弥补,常见的包括SLAM、速度计等。

  图像数据+关键目标的检测和匹配方案存在的缺点包括:

关键目标的检测、识别、分割依赖于深度学习技术,而深度学习技术的稳定性有待检验和提高。

定位精度取决于成像的分辨率,而分辨率过高会影响计算速度,从而限制自定位的定位频率。

  结语

  现在的自定位大多基于高精度的差分GPS+惯导IMU+地面基站联合完成,其昂贵的成本直接限制了自动驾驶技术的应用和推广,因此基于高精度地图的精确车辆自定位技术将成为未来发展的关键。

  现有的车辆自定位方案主要依靠摄像头、GPS、4/8线激光雷达进行数据的采集,通过深度学习、多视角几何等技术进行像素、关键点以及目标的匹配来完成精确自定位;稳定性有待确认和提高。如果能够对上述系列方案进行融合,我们应该能够完成更加精确、稳定的车辆自定位系统的设计。

  作者简介:视觉的守望者,计算机视觉博士,参与多个视觉自定位和高精度地图项目的研发和设计,尤其对计算机视觉和相关人工智能算法了解深入。

  特约编辑:小猴机器人,人工智能博士,自动驾驶技术爱好者,参与多个自动驾驶项目研发,有丰富的行业经验,尤其对决策规划控制方面了解深入。

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(责任编辑:本港台直播)
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