结合道路结构化特征的语义SLAM算法

• 作者: 李琳辉 张溪桐 连静 周雅夫 郑伟娜
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能车辆 SLAM 语义分割 V视差 结构化特征
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 175-183
• 页数: 9页
• 分类号: U469.79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11918/202001039

摘要

视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)是智能车辆领域的研究热点,在包含运动目标干扰或近景特征不显著的场景中,容易产生帧间位姿估计结果精度不足或失效问题.为此,本文提出一种结合场景语义信息和路面结构化特征的SLAM算法.首先,针对上述特殊场景中运动目标干扰的情况,设计带有改进金字塔池化模块的语义分割神经网络,得到图像中各像素对应的目标类别,作为剔除运动像素点的依据,从而避免运动点参与特征匹配导致的位姿计算准确性下降问题;然后,针对有效近景特征点不足的情况,基于V视差算法确定图像中的道路平面区域并拟合出精确的视差方程,以计算路面上像素点的精确视差值,并提出一种基于路面结构化特征(车道线、马路边界、路面交通标记等)的位姿计算方法;最后通过场景实验得出,本文提出的改进算法计算结果的绝对轨迹误差小于原算法.证明该方法能够在存在运动目标干扰或缺乏近景特征的场景中具有较高的位姿估计精度,建立了有效的包含语义信息的稠密点云地图,具有良好的环境适应性.