最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM。

  • 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位。
  • 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力。
  • 视觉高精度地图的适应性还是不足,无法在在照明不足的夜晚和恶劣天气发挥作用。限定场景下也许可行。
  • 数据关联怎么做还不是很确定,特别是在没有先验信息(如GPS)的情况下做重定位。Probabilistic Data Association for Semantic SLAM结构完整,只是很难看懂。研究了一下他们组前一篇文章(Semantic Localization Via the Matrix Permanent),感觉还有些启发。

图太大了,分成两部分贴出来。

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