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  • 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...

    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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  • 解决方案:按照定位参考系的不同,分为绝对位置与相对位置两个维度,前者以 GNSS/ RTK 定位代表,后者结合高精地图,以点云或视觉匹配为核心。 实际应用:在实际应用中,是兼而有之的融合方案,例如百度 Apollo 以 ...

    高精地图:激光雷达点云与高精地图融合
    定位精度和更新频率是高精定位的显著特征。

    1. 精度与频率:根据推算,高精定位需要实现≤25cm 的定位精度,更新频率≥100Hz,因此需要在一般导航定位方案的基础上,与激光雷达、摄像头等感知设备相结合。
    2. 解决方案:按照定位参考系的不同,分为绝对位置与相对位置两个维度,前者以 GNSS/ RTK 定位代表,后者结合高精地图,以点云或视觉匹配为核心。
    3. 实际应用:在实际应用中,是兼而有之的融合方案,例如百度 Apollo 以 GNSS 定位与点云匹配定位相融合,最终输出一个 6 自由度的位置和姿态信息。
      实现该定位方案的三个关键环节:
       高精地图的绝对坐标精度,以及包含道路信息的丰富、细致程度;
       摄像头、激光雷达等设备的感知能力;
       匹配算法的性能。此外还有不依靠高精地图支持,单纯通过视觉里程算法实现定位的思路。据高德高精地图团队谷小丰透露,高德基于“激光雷达+摄像头”的相对位置定位方案,能够实现平均误差 9cm 的定位精度。
      相对位置与绝对位置代表,思考高精定位的不同视角,在实际运用中是兼而有之。自动驾驶汽车在实际行驶过程中,会遭遇各种路况环境,比如卫星信号中断、视线模糊、激光雷达反射遮挡等,以及尚未遭遇到的“长尾案例”。为实现 L3 及更高级别的自动驾驶,仅仅依靠某一定位方案远远不够,而需要多传感器、多系统的融合定位方案。
      相对位置:点云匹配与视觉定位
      绝对位置定位以地球为参考系,相对位置定位以当前驾驶场景为参考系。相对位置定位思路,与人类驾驶过程更为类似:人类驾驶员在驾驶过程中,通过视觉观察周围场景中的物体,包括建筑、路缘、标志线等,经过比对判断车辆,在当前场景中的位置。
      类似地,自动驾驶汽车通过高清摄像头、激光雷达等感知设备获取周围场景内物体的图像或反射信号,与事先采集的高精地图数据,进行匹配,从而获取对车辆当前位置的精确估计。
      相对位置定位可以分为(激光雷达)点云匹配和视觉定位两大技术路线。点云匹配以激光雷达为核心:激光雷达向外发射激光脉冲,从地面或物体表面反射,形成多个回波,返回到激光雷达传感器,经处理后的反射数据称为点云数据。
      采集到的点云数据与高精地图进行匹配,以实现汽车在当前场景的高精定位,目前主流的匹配算法,包括概率地图与 NDT (正态分布变换)算法两种,代表玩家如 Google、HERE、TomTom。
      视觉定位以摄像头为核心,分为两种路径:视觉匹配与视觉里程定位。视觉匹配通过提取图像中的道路标识、车道线等参照物体与高精地图进行匹配,实现精准定位,代表玩家如特斯拉、Mobileye、英伟达。基于视觉里程算法的定位技术,以双目摄像头为主,通过图像识别,以及前后两帧图像之间的特征关系,计算车辆当前位置。
      但该方案依赖摄像头的成像质量,在光线不佳、视线遮挡等环境下定位可靠性有待考量,一般不会单独使用。不管是点云匹配还是视觉定位,在实际运用中,都并非单纯依靠某一种感知设备,而是实现包括 GNSS/RTK 定位、IMU、雷达在内多套子系统的融合。
      绝对位置与相对位置互为结合,互为补充
      高精度定位由多个定位导航子系统交叉组成,彼此之间相互冗余。按照百度 Apollo的划分,适用于自动驾驶汽车的定位技术,可由六部分组成,分别为:惯性导航(定位)、卫星定位、磁力导航(定位)、重力导航(定位)、激光点云定位、视觉定位。不同部分之间优势互补,定位结果之间相互重叠以矫正误差,提高定位精度和鲁棒性。

    地面标识种类繁多:实际场景中地面标识种类繁多,在内容、颜色、形状、尺寸等方面均有不同分布。
    颜色:比如黄色、红色、白色等
    形状:箭头形、各种文字数字形状、条形、多条形、面状、丘状等
    尺寸:国标定义的标准箭头长度为9m,但也存在1m~2m甚至1m以下的地面标识元素,尤其减速带,人行道等,尺寸差异会更大,反映到图像中像素个数,以及长宽比,均会有较大差异。
    在这里插入图片描述

    图1. 部分地面标识
    磨损压盖多:地面元素长年累月受车辆、行人等碾压会造成磨损,经常存在的堵车等场景,更是加大了地面要素被遮挡的可能。从激光雷达获取的点云数据,由相机获取的可见光图像数据的质量,均参差不齐,对地面标志识别,带来了极大的挑战。
    常见的问题如下所示,示例如图2所示。
    地面标识磨损:地面标志由于磨损褪色、掉漆导致不完整或者严重不清晰
    采集环境问题:遮挡(施工、车辆)、由于环境改变引起的材料激光反射率差异,可见光不清晰(雨天、逆光等)。
    在这里插入图片描述

    图2. 自然场景下拍摄的地面标识
    4. 识别起步
    地面标识识别,将地面标识这部分区域提取出来,则最直观的是对其进行阈值分割、骨架提取、连通域分析等传统方法。首先获取点云中地面点集合,接着获取集合中高反射率部分的骨架集合,然后对每个局部骨架区域,计算强度截断阈值,最后对区域进行连通区域搜索,以及附加降噪措施等。
    另外也尝试了GrabCut等算法在地面标志上的提取,GrabCut算法对前景和背景分别聚类,得到k组类似的像素集合,对前景和背景,分别进行高斯混合模型(GMM)建模,判断像素属于地面标志还是背景。在提取疑似地面标识区域后,再经过机器学习模型(SVM等),进行细分类以获得更好的识别效果。
    在这里插入图片描述

    图3. 传统提取方法识别结果
    由上图可以看到,对于一些前后景区分比较好的地面标识提取的比较好,但是针对有磨损、模糊、前景背景相似、背景复杂等情况均效果欠佳,容易漏召回且位置精度不高,鲁棒性不强。

    5.深度学习时代
    2012年Hinton团队提出的Alexnet网络,赢得了2012年图像识别大赛冠军,相比传统方法获得显著提升,CNN在图像领域有了明显优势。近几年,基于深度学习的检测识别技术,得到了很大发展。
    深度学习时代是数据和硬件驱动的时代,结合部分人工标注以及自动化生成,拥有百万级的数据,而且各种场景的数据还在不断丰富,结合算法探索与创新,取得了越来越好的技术与业务效果。
    目前检测识别技术主要分为两大方向:Two-Stage(如RCNN系列)和One-stage(SSD、YOLO等)。Two-Stage网络优势在于效果整体较好,识别位置较精确,对小目标检测也有一定的竞争力。
    One-stage检测识别方法优势,在于处理速度较快。高精地图不仅需要较高的识别性能、也需要有足够高的识别位置精度,选择了准确率较高的Two-stage大方向。

    1)R-FCN检测
    结合位置敏感得分图(position-sensitive score map)和位置敏感降采样(position-sensitive roi pooling)等操作,R-FCN算法在目标检测识别上,获得了较高的性能和位置精度,选择了R-FCN检测算法,实现对地面标识的检测识别。

    R-FCN算法基于深度学习的方法,通过学习大量实际场景样本,在泛化性上取得了比较大的提升,自动化识别,对于不同场景的识别能力有所提高,地面标识召回率,得到了较大的改善。算法示意图如下所示:
    在这里插入图片描述

    图4. R-FCN算法示意图
    以下为一些地面标识检测识别示例:
    在这里插入图片描述

    图5. R-FCN算法地面标识识别示例
    引入深度学习,极大的改善了高精地图地面标识,自动识别的性能,地面标识召回得到了很大提升,美中不足,R-FCN存在着一个弊端,输出的最终检测位置,基于地面标识类别的得分,往往得分最高的位置,不一定跟实际位置最贴合,在位置预测精度上,R-FCN并不完美。
    2)级联检测器
    随着深度学习的发展,业界对目标检测识别位置精度的要求不断提高,更多高精度检测识别算法被提了出来,如Iou-Net等。
    适时采用了更加先进的识别算法,获得更加精准的位置精度,满足产线业务需求,结合级联检测,利用Deformable-Conv自适应感受野等技术,提升算法识别精度。
    算法不同于传统算法,对roi进行一次预测回归,得到最终位置,而是通过级联的形式,不断修正预测的位置和实际位置的偏差,每经过一个级联回归器,算法识别结果均会更加贴合真值,非常有利于提高识别精度,契合高精地图,对目标位置精度的高要求,最后在召回和位置精度上,达到更好的效果。
    在这里插入图片描述

    图6.级联检测算法原理图
    以下为一些算法识别结果示例:
    在这里插入图片描述

    图7. 级联检测算法识别示例
    通过引入级联形式的检测识别模型,令高精产线自动识别能力,在识别精度上,得到了不错的提升,但对自动识别位置精度提升的挖掘是无止尽的,有了以下的方案。
    3)级联检测 + 局部回归
    设想一下,如果在地面标识区域,进行局部的位置回归,网络就能够聚焦到更加细微的地面标识区域,最终得到更加接近边界的位置。结合实际在做地面标志识别时,将容易造成精度问题的部分单独做位置精修,得到了更加精细的位置。
    以下为部分算法识别结果示例:
    在这里插入图片描述

    图8. 算法识别示意图
    采用检测+回归技术方案,实现了更加好的位置检测精度,让离“真实世界”更进了一步。其缺点是技术方案流程较长,不够简洁美观。
    4)基于角点的检测
    基于角点回归的目标检测方法,使用单个卷积神经网络,预测两组热力图,表示不同物体类别的角的位置,将目标边界框检测为一对关键点(即边界框的左上角和右下角),每个检测到的角点的嵌入向量。角点用于确定目标位置,嵌入向量用于对属于同一目标的一对角点,进行分组。
    此种方法简化了网络的输出,通过将目标检测为成对关键点,消除了现有的检测器设计中,对特征层需要大量anchors的弊端,大量anchors造成了大量的重叠,以及正负样本不均衡。同时为了产生更紧密的边界框,网络还预测偏移,以精细调整角点的位置。通过预测热力图、嵌入向量、偏移,最终得到了精确的边界框。
    在这里插入图片描述

    图 9 角点检测示意图
    由于在检测任务中,需要获取相同尺寸的特征图,对目标进行位置回归、类别分类等,算法会进行量化,降采样等操作,不可避免会有精度上的损失。这个弊端带来的最大影响,就是经由检测回归出的位置不够鲁棒,在某些情况下,出现或多或少的偏移。
    5)级联检测 + 分割精修
    随着语意分割技术的不断成熟,基于深度学习的语意分割,已经能够将输入图像,进行像素级的分类,精度也越来越高,图片中要素的轮廓越来越精细。
    采用以resnet 为主干的分割模型,结合了自适应感受野、多尺度融合、Coarse-Fine融合、感兴趣区域注意力机制等技术,实现了对地面标识的像素级分割。
    为了获取地面标识的实体信息,仍然用检测来确定地面标识大致位置,最终由对应区域的地面标识分割语义信息,获取最终精确的地面标识位置。
    在这里插入图片描述

    图10.地面标识分割示意图
    以下为部分检测结合精修示例图:
    在这里插入图片描述

    图11. 分割精修示例
    语义分割的引入,使得地面标识的识别位置精度,得到了改善,解决了由检测带来的,识别位置精度不鲁棒的问题,使得高精地图地面标识自动化效果,上了一个新的台阶。
    但是这种方法稍显繁琐,而且检测和分割任务,需要耗费大量GPU资源,一张图片,需要同时多次GPU运算,加上后续的CPU后处理融合,才能够得到最终的结果,如果能够将这些步骤优化,必然能够简化流程,节省大量运算资源。
    6)PAnet
    基于以上考虑,采用了基于PAnet的检测识别算法。传统的实例分割模型,各层中的信息传播不够充分。PAnet较好的解决了这些问题,充分融合了coarse、fine特征,不仅有自顶向下的特征融合,还结合了自底向上的特征融合,在高层特征中,充分融合进了底层的强定位特征,解决了浅层特征信息丢失的问题。
    结合了自适应特征降采样,将不同特征层进行融合提取roi特征做预测,添加额外mask前景背景分类分支,使得预测mask更加精确,结合对于目标检测位置精度,有比较大的收益。分割和检测任务结合,能够互相促进取得更好的结果。
    在这里插入图片描述

    图 12 PAnet 示意图
    以下为一些算法的识别结果示例。可以看到,算法对部分磨损模糊的地面标识,也有了一定的宽容度,位置精度有了巨大的改善。(图中地面标识外框为检测得到的大概位置,内框为根据像素级分割得到的位置,取内框为地面标识最终位置)。
    在这里插入图片描述

    图 13 检测识别实例
    采用上述方案,需要将点云投影为2D空间,中间有一定的归一化量化操作,不可避免的会损失一些信息,在一些点云反射率较低的地方,容易造成目标丢失。如果能够在原始3维点云上,提取这些问题就迎刃而解。
    7)基于3维点云的目标检测
    基于上面的考虑,探索原始点云上的3D物体检测,3D点云识别,各种真实世界应用的一个重要组成部分,如自主导航、重建、VR/AR等。与基于图像的检测相比,激光雷达提供可靠的深度信息,可以用于精确定位物体,表征形状。
    探索了多种3维点云识别算法,比如基于bird-view、voxel等的3维点云识别。由于PointRCNN在原始3维点云目标检测上的良好表现,采用基于PointRCNN的方法,提取地面标识,整个检测框架包括两个阶段:第一阶段将整个场景的点云分割为前景点和背景点,自下而上的方式,直接从点云生成少量高质量的3D proposal。
    第二阶段在规范坐标中,修改候选区域获得最终的检测结果,将每个proposal经池化后,转换为规范坐标,以便更好地学习局部空间特征,同时与第一阶段中全局语义特征相结合,用于预测Box优化和置信度预测。
    在这里插入图片描述

    图 14 3维点云检测
    7. 效果与收益
    大数据的支撑使得算法,拥有更好的鲁棒性与识别能力。结合算法中各种策略,以及多种数据源(点云、可见光等),在不断提升地面标识识别精度,其位置精度在Ground Truth 5cm范围区间内达到99%以上,召回也达到了99.99%以上,各项指标都得到了稳步提升。
    上述方案已经正式上线,并处理了大量数据,准召率都达到了生产作业的要求,同时算法对人工作业产线的效率提升,作用日益提高。以下是部分效果图:
    在这里插入图片描述

    图15. 地面标识检测效果图
    8. 总结
    高精地图被称作自动驾驶系统的“眼睛“,与普通地图最大的不同点,在于使用主体不同。普通导航地图的使用者是人,用于导航、搜索,而高精地图的使用者是计算机,用于高精度定位、辅助环境感知、规划与决策。高精地图对地图要素,不仅需要极高的召回率,还需要非常高的位置精度。
    高精地图中要素的识别,对技术提出了比较高的要求,纵观整个高精地图产业发展,地图制作逐渐从纯人工,过渡到半自动乃至全自动。期间识别技术,也不断得到发展与完善,从手动构造特征到自动特征、从2维识别到3维以及更高维识别、从单源识别到多源融合等。
    目前,高精地图多采用人工作业,人工作业质量和效率始终是一个矛盾点,相比之下,机器自动识别,有着更高的效率、更低的作业成本,不亚于人工的作业质量。自动识别的应用,必将加速高精地图构建,推动高精地图产业发展。高精度地面标识识别技术,已经在高德高精地图内部得到应用,有效提升了数据制作效率与制作质量,为高德构建高精地图,提供坚实的技术支撑。

    参考链接:
    http://news.eeworld.com.cn/mp/ICVIS/a95793.jspx
    https://www.cnblogs.com/amap_tech/p/11857909.html

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  • 1.高精度地图一般都是指slam+卫惯共同制作的区域地图,只有卫惯只能得到位置信息,没办法得到...2.使用激光雷达或者双目视觉高精地图匹配,获取当前车辆在高精地图中的局部具体位置。精度:厘米级 3.链接: link ...

    高精度地图一般都是指slam+卫惯共同制作的区域地图,只有卫惯只能得到位置信息,没办法得到地物信息。卫惯给绝对位置,slam给地物、地形信息和相对距离,然后融合制作等。
    2.
    使用激光雷达或者双目视觉与高精地图匹配,获取当前车辆在高精地图中的局部具体位置。精度:厘米级
    3.定位问题
    输入: 事先构建好的地图
    输出:机器人位姿最大似然估计
    就是有地图的情况下,跟着地图走,然后匹配自己周围的环境和地图中的位置。就是我们的手机地图的航向角不太准的时候,我们会对比地图中的特定建筑物的位置和自己身边建筑物的位置,通过这种对比,找到自己的航向角。
    4.地图问题
    输入:记录好的传感器数据
    输出:地图最大似然估计
    地图构建问题就是,一个人沿特定路径走到终点,然后根据看到的,摸到的信息,画地图。
    5.slam问题
    输入: 机器人运行之前,没有特别的输入,开始运行的时候,有传感器原始数据。
    输出: 估计位姿,估计地图
    其实SLAM问题比较类似与把一个人放到一个陌生的城市中,让这个人熟悉环境的过程。
    4.SLAM 技术作为一种即时定位与地图构建方法,作为移动车辆实现自主定位与导航的核心,它要求车在一个未知的环境中在不知道自己位置的先验信息的情况下,增量式地构建具有全局一致性的地图,同时确定自身在这个地图中的位置。这一过程是通过车身传感器来获取周围环境的信息,依靠这些信息一边确定自车的位置,一边构建环境的地图。
    综上slam就是边定位边构图,也就是可以输出在当前地图中我的位置,以及继续在当前地图之上构建地图。

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  • 高精地图数据

    千次阅读 2019-07-18 10:39:29
    高精地图 供无人驾驶车辆是用的电子地图,精度达到厘米级,它是需要做到车道线级别的 地标位置的高精度。高精地图由很多类地标构成,比如地面各种道路标线,地上各种交通标志等,地标的定义现在还没有明确的标准,...

    高精地图
    供无人驾驶车辆是用的电子地图,精度达到厘米级,它是需要做到车道线级别的

    地标位置的高精度。高精地图由很多类地标构成,比如地面各种道路标线,地上各种交通标志等,地标的定义现在还没有明确的标准,不同厂商从自己产品和技术需求出发,有不同的定义方式。
    **高精度地图与无人驾驶**
    

    高精地图对于无人车来说,具有非同寻常的价值:
    第一,高精地图能够给无人车很多预判的空间。当无人车通过高精地图知道前方的路况和交通标识信息后,能够提前做行驶规划,保证了行车的平稳性和经济性。
    第二,高精地图能够帮助无人车减少计算量。当无人车需要通过路口时,它需要提前感知前方信号灯的状态,这时高精地图就可以帮助它定位到信号灯所在的特定区域,从而有效降低了全范围扫描识别的计算量。
    除此以外,高精地图将道路及周围的所有静态障碍物进行收集,减少无人车对静态障碍物的算法处理。

    本车定位的高精度。高精定位有三种方式:第一种是卫星定位。多基站+差分GPS在开阔区域可以做到厘米级精度,但是城市中因为多路径效应,精度只有米;第二种是匹配定位,这种方式和人很像,观察周围环境或者地标,在记忆地图中搜索,匹配定位。结合GPS限定搜索范围,可以做到快速准确匹配。第三种是积分定位。IMU或者视觉里程计。短时间内精确,长时间有累积误差。这三种方式各有优缺点,结合起来可以做到低成本、高精度、高可靠性。
    
    展开全文
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视觉高精地图定位