大规模道路场景致密语义地图构建

发布时间：2017-04-22 21:06

  本文关键词：大规模道路场景致密语义地图构建，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大规模道路场景的语义地图构建为实现无人驾驶、环境勘探等提供了很大帮助,目前即时地图构建和导航技术已经日益成熟,但是大规模场景的语义地图构建技术还存在很多需要完善的地方,如整个系统的合理构建、选择合适的语义地图的表达方式、提高运算效率等,该技术的发展已逐步受到研究者们的关注。本文针对这一技术,提出新的解决方案,并对方案进行了定性和定量的实验分析。本文实现了一套完整的大规模道路场景致密几何地图构建系统,首先采用双目相机和激光雷达相结合的方式对输入的逐帧点云进行致密化处理,然后利用双目视觉里程计估算相机运动轨迹,最后逐帧拼接致密点云来构建致密的几何地图。由于单纯依靠几何地图不能满足大规模场景理解的相关应用,本文实现了基于全局的条件随机场下的大规模道路场景致密语义地图构建的方法,即在完成整个三维地图的构建后,再对整个三维地图进行语义标注。该方案思路清晰,便于工程实现,但是在基于全局的方法框架下,每当新增一帧数据时,需要对加入新的数据后的三维地图重新进行整体的语义标注。为了减少存储量,同时提升计算效率,本文又提出了基于增量计算的条件随机场下的大规模道路场景致密语义地图构建的方法,该方法首先完成上文提出的构建几何地图的工作,然后分四步构建语义地图：首先检测致密化处理后的输入帧相对前一帧的新增体素,然后对新增体素内部三维点过分割成超体素,再利用前后多帧的标注结果指导超体素的标注,最后逐帧地将新增体素融合到语义地图中。KITTI数据集上定性和定量的实验表明：基于增量计算的方法能获取准确的大规模语义地图,同时有效减少冗余点的处理,改善图像上的标注结果,此外,基于全局的方法能得到更稳定的语义标注结构,但是基于增量计算的方法运算效率更高。
【关键词】：大规模 语义地图 全局 增量 条件随机场 致密点云
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 绪论12-23
• 1.1 研究的背景与意义12-16
• 1.2 研究的动态与现状16-21
• 1.2.1 道路场景理解17-18
• 1.2.2 大规模道路场景理解18-21
• 1.3 论文内容与结构21-23
• 2 大规模道路场景几何重建23-36
• 2.1 三维点云致密化23-28
• 2.1.1 三维点与图像间的投影变换24
• 2.1.2 深度图升采样24-27
• 2.1.3 KITTI数据集上的实验结果27-28
• 2.2 基于特征点匹配的双目视觉里程计28-36
• 2.2.1 算法实现过程29-33
• 2.2.2 KITTI数据集上的实验结果33-36
• 3 基于全局的大规模道路场景致密语义地图构建36-55
• 3.1 单帧图像语义标注36-40
• 3.2 有效的地图表达40-48
• 3.3 基于条件随机场的模型构建48-49
• 3.4 模型的求解49-50
• 3.5 实验结果与分析50-55
• 4 基于增量计算的大规模道路场景致密语义地图构建55-65
• 4.1 新增点检测56-58
• 4.2 基于条件随机场的模型构建58-59
• 4.2.1 超体素表达58
• 4.2.2 超体素语义标注58-59
• 4.3 模型的求解59
• 4.4 实验结果与分析59-65
• 4.4.1 算法的优势和细节处理63-64
• 4.4.2 与基于全局的算法对比64-65
• 5 总结与展望65-67
• 5.1 本文工作总结65-66
• 5.2 未来工作展望66-67
• 参考文献67-72
• 作者简历及在学期间所取得的科研成果72

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本文编号：321243