道路环境下动态特征视觉里程计研究OA北大核心CSTPCD
针对道路环境下移动车辆导航和定位的问题,提出了一种基于道路环境动态语义特征的单目视觉里程计。设计了一个自监督的卷积神经网络,对单目连续图像建模,直接预测深度图和位姿向量,不再依赖人工设计的特征点。针对道路环境下动态物体破坏光度一致性的问题,提出利用语义先验信息提高视觉里程计精度。设计两个全连接层分别估计旋转和平移向量。实验结果表明,该方法得到了与传统视觉里程计比肩的精度,并且在道路环境下具有优越的性能。
杨斌超;续欣莹;程兰;冯洲
太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024 先进控制与装备智能化山西省重点实验室,太原030024太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024太原理工大学电气与动力工程学院,太原030024
信息技术与安全科学
视觉里程计语义分割自监督卷积神经网络单目图像
《计算机工程与应用》 2022 (23)
P.197-204,8
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