大規(guī)模道路場景致密語義地圖構建.pdf

1、大規(guī)模道路場景的語義地圖構建為實現(xiàn)無人駕駛、環(huán)境勘探等提供了很大幫助，目前即時地圖構建和導航技術已經(jīng)日益成熟，但是大規(guī)模場景的語義地圖構建技術還存在很多需要完善的地方，如整個系統(tǒng)的合理構建、選擇合適的語義地圖的表達方式、提高運算效率等，該技術的發(fā)展已逐步受到研究者們的關注。本文針對這一技術，提出新的解決方案，并對方案進行了定性和定量的實驗分析。
　　本文實現(xiàn)了一套完整的大規(guī)模道路場景致密幾何地圖構建系統(tǒng)，首先采用雙目相機和激光雷達

2、相結合的方式對輸入的逐幀點云進行致密化處理，然后利用雙目視覺里程計估算相機運動軌跡，最后逐幀拼接致密點云來構建致密的幾何地圖。
　　由于單純依靠幾何地圖不能滿足大規(guī)模場景理解的相關應用，本文實現(xiàn)了基于全局的條件隨機場下的大規(guī)模道路場景致密語義地圖構建的方法，即在完成整個三維地圖的構建后，再對整個三維地圖進行語義標注。該方案思路清晰，便于工程實現(xiàn)，但是在基于全局的方法框架下，每當新增一幀數(shù)據(jù)時，需要對加入新的數(shù)據(jù)后的三維地圖重新進行

3、整體的語義標注。
　　為了減少存儲量，同時提升計算效率，本文又提出了基于增量計算的條件隨機場下的大規(guī)模道路場景致密語義地圖構建的方法，該方法首先完成上文提出的構建幾何地圖的工作，然后分四步構建語義地圖:首先檢測致密化處理后的輸入幀相對前一幀的新增體素，然后對新增體素內部三維點過分割成超體素，再利用前后多幀的標注結果指導超體素的標注，最后逐幀地將新增體素融合到語義地圖中。
　　KITTI數(shù)據(jù)集上定性和定量的實驗表明:基于增量計