自动代客泊车中多相机视觉-惯性同时定位和建图

发布于 2023-6-21 11:22
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摘要

本文介绍了自动代客泊车中多相机视觉-惯性同时定位和建图。定位和建图是自动驾驶车辆的重要能力。本文描述了一种视觉-惯性SLAM系统,其估计车辆精确且全局一致的轨迹,并且重建车辆周围可通行区域的稠密模型。为了实现这一目标,本文以Kimera为基础,并且将其扩展到使用多个相机和外部(例如车轮)里程计传感器,以在现实世界问题中获得精确且鲁棒的里程计估计。此外,本文提出一种有效的回环策略,其规避基于PnP方法的常见方案的缺陷,并且也适用于单个单目相机。最后,我们开发了一种用于可通行空间稠密三维建图的方法,该方法将用于可通行空间检测的分割网络与基于单应性的稠密建图技术相结合。我们在拟真仿真环境和福特汽车公司开发的车辆原型收集的若干个真实数据集(涵盖了室内和室外泊车场景)上测试所提出系统。我们的多相机系统被证明优于最先进的开源视觉-惯性SLAM流程(Vins-FusionORB-SLAM3),并且在超过8公里的行驶路程(所有数据集组合)中平均轨迹误差小于轨迹长度的1%。

主要贡献

在本文中,开发一种多相机VI-SLAM流程,它可以执行高效且全局一致的轨迹估计,并且构建车辆周围可通行区域的稠密三维地图,用于车辆避障和导航。所提出系统基于Kimera开发,并且对其进行扩展:

1)接收多相机和外部里程计输入源;

2)能够进行鲁棒的单目或者多相机回环;

3)针对自动代客泊车应用,执行高效的地平面建图。

修改Kimera的前端和后端以改进跟踪和因子图优化,并且通过高度并行的架构以支持多传感器融合。实现若干种回环方法,包括单目回环技术,这些技术被证明优于基于PnP方法的主流方案。最后,本文SLAM系统使用Kimera-Semantics和快速语义分割网络以构建车辆周围可通行空间的三维地图。

论文图片和表格

自动代客泊车中多相机视觉-惯性同时定位和建图 -汽车开发者社区

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总结

本文提出对Kimera的重要修改,以支持单目和多相机输入数据,并且包含外部(车轮)里程计输入。为了完善SLAM系统,我们修改回环模块以利用单目输入。此外,修改Kimera-Semantics为自动代客泊车应用执行高效的可通行区域建图,其使用没有重叠FOV的多相机,并且不需要学习进行深度估计。我们在仿真车辆数据和福特汽车公司的测试车辆采集的真实世界数据集上测试本文系统。所提出系统展现较小轨迹和建图误差,并且始终优于最先进的开源VIO和VI-SLAM系统。多相机系统的真实世界结果也表明存在改进空间,特别是在外参标定方面。后端因子图中自动标定可以缓解一些问题。此外,Kimera-Semantics支持任意数量目标类别的语义标注,因此潜在的扩展可以包括建立与自动泊车相关的其它语义类别。


文章转载自公众号:自动驾驶专栏

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