S-BEV：用于天气和光照不变的3-DoF定位的语义鸟瞰视图表示

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小白导读

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摘要

作者描述了用于基于视觉的车辆重新定位的轻量化、天气和照明不变、语义鸟瞰(s - bev)特征。在第一次路由遍历时，建立了SBEV签名的拓扑图，用于后续路由遍历时的粗定位。然后训练一个细粒度定位器使用S-BEV和它的粗定位输出车辆的全局3-DoF位姿。作者在vKITTI2虚拟数据集上进行了实验，并展示了S-BEV对天气和照明具有鲁棒性的潜力。作者还在福特AV数据集中展示了在一条22公里长的高速公路上行驶的2辆车的结果。

论文创新点

作者认为，这种定位方法对于机器人和汽车来说是一种有用的解决方案，因为它们在预先绘制的环境中工作，在一天中的不同时间或一年中的不同季节，光照和天气可能会发生剧烈变化。使用S-BEV映射允许只使用2D卷积网络，而不是3D，这有助于提高速度。定位到拓扑节点和训练神经网络来预测相对位姿也限制了最大误差到拓扑节点内。作者的解决方案旨在在鲁棒性、准确性和速度方面取得适当的平衡，以便部署在相对小型和轻量级的嵌入式系统上。

框架结构

S-BEV系统

S-BEV定位结构

Autoencoder架构

灰盒中的编码器部分用于生成S-BEV映射的潜在嵌入。

实验结果

Ford AV数据集中的3个拓扑节点的RGB图像、分割图像、深度图和S-BEV表示。这些S-BEVs用于在地图上对车辆进行3-DoF定位。

结论

在vKITTI数据集的场景20上对六种不同天气条件下的S-BEV结构进行采样。尽管天气和照明条件发生了变化，S-BEV的特征结构仍然相似，这说明了它在不同天气和照明条件下的定位潜力。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2101.09569.pdf

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