【摘 要】
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近年来,随着自动驾驶技术在学术界和工业界的研究与发展的深入,高精度地图也有了大范围的应用需求。移动测量系统搭载了相机、激光扫描仪和定位系统,能够在高速行进的同时获取高分辨率的影像、高精度的点云、和轨迹数据,提供了道路场景丰富的纹理信息和精确的空间几何信息。作为高精度地图的重要内容,道路交通标志在自动驾驶的车辆定位、行为预测、和路径规划中起着关键作用,因此本文致力于进行基于点云与影像配准的道路交通标
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近年来,随着自动驾驶技术在学术界和工业界的研究与发展的深入,高精度地图也有了大范围的应用需求。移动测量系统搭载了相机、激光扫描仪和定位系统,能够在高速行进的同时获取高分辨率的影像、高精度的点云、和轨迹数据,提供了道路场景丰富的纹理信息和精确的空间几何信息。作为高精度地图的重要内容,道路交通标志在自动驾驶的车辆定位、行为预测、和路径规划中起着关键作用,因此本文致力于进行基于点云与影像配准的道路交通标志提取研究。为了充分利用移动测量系统获取的多种类型的数据,本文首先分别进行了影像和点云中道路交通标志分割、然后利用提取结果进行相机与激光传感器的配准。对于影像语义分割任务,本文使用了典型的“编码器-解码器”网络结构,结合大量的横向跳跃连接、残差学习、和消息传递机制来增强网络对细节以及空间结构的学习能力,然后使用了交叉熵和Dice损失结合的损失函数改善样本不平衡问题。在ApolloScape数据集上进行训练和测试,精度指标IoU达到了 73.51%,与当前先进的网络相比有着相近的精度表现和更高的计算效率。本文将点云中的道路交通标志提取分为两个步骤:道路面分割和基于强度的交通标志提取。本文提出了由粗到精的快速路面分割方法,并进行了强度改正以消除点云强度的不一致性。接着,本文将点云投影为强度影像,建立三维点与像素之间的转换关系,并基于强度噪声分布提出了自适应的阈值分割,提取出道路交通标志。实验结果证明了本文方法的有效性。利用前述两种数据中的提取结果,为了解决利用初始外参两种数据无法准确匹配的问题,本文提出了基于语义特征的相机与激光的配准方法。本文首先利用初始外参将交通标志点云投影为与影像尺寸相同的图像,接着建立其与影像交通标志分割二值图之间的代价函数,描述两者的对齐程度。对于利用初始外参已初步对齐的非凸优化问题,本文利用粒子群优化算法(PSO)对初始外参进行优化,得到更为准确的配准结果。
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