科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对园区等环境结构性强而全球导航卫星系统（GNSS）信号不稳定的应用场景及无人车应用激光雷达同时定位与建图（SLAM）技术缺乏对于场景的语义理解能力而造成的定位误差问题，提出了一种单目相机与激光雷达融合构建三维语义地图的方法。该方法以园区环境结构性强、车辆行人动态变化高的特征为依据，通过改进的全景特征金字塔网络（PFPN）进行场景视觉语义分割，然后采用像素级融合方法为激光点云提供语义信息，从而有效地去除了正态分布变换（NDT）建图过程中动态目标的干扰，进而提高了无人车SLAM技术在动态环境中的鲁棒性和精确性。在旋风智能无人驾驶平台上进行实验验证，并与原始NDT方法进行了比较，实验结果表明：所提方法能够全面提升建图精度，其中位姿精度最为显著，提高了34.34%；除此之外，建图的点云数量也降低了39.78%，大大提高了建图速度。
- 单位
