論文の概要: Semantic Image Alignment for Vehicle Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04162v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 14:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 16:28:17.538122
• Title: Semantic Image Alignment for Vehicle Localization
• Title（参考訳）: 車両位置推定のためのセマンティック画像アライメント
• Authors: Markus Herb, Matthias Lemberger, Marcel M. Schmitt, Alexander Kurz, Tobias Weiherer, Nassir Navab, Federico Tombari
• Abstract要約: 単眼カメラからのセマンティックセグメンテーションを用いた高密度セマンティックマップにおける車両位置推定手法を提案する。 既存の視覚的ローカライゼーションアプローチとは対照的に、システムは追加のキーポイント機能、手作りのローカライゼーションランドマーク抽出器、高価なLiDARセンサーを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.59616433224662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and reliable localization is a fundamental requirement for autonomous vehicles to use map information in higher-level tasks such as navigation or planning. In this paper, we present a novel approach to vehicle localization in dense semantic maps, including vectorized high-definition maps or 3D meshes, using semantic segmentation from a monocular camera. We formulate the localization task as a direct image alignment problem on semantic images, which allows our approach to robustly track the vehicle pose in semantically labeled maps by aligning virtual camera views rendered from the map to sequences of semantically segmented camera images. In contrast to existing visual localization approaches, the system does not require additional keypoint features, handcrafted localization landmark extractors or expensive LiDAR sensors. We demonstrate the wide applicability of our method on a diverse set of semantic mesh maps generated from stereo or LiDAR as well as manually annotated HD maps and show that it achieves reliable and accurate localization in real-time.
• Abstract（参考訳）: 高精度で信頼性の高いローカライゼーションは、自動運転車がナビゲーションや計画といった高度なタスクでマップ情報を使用するための基本的な要件である。 本稿では,一眼レフカメラのセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを用いて,ベクトル化高精細地図や3次元メッシュなどの密集セマンティクスマップにおける車両位置決め手法を提案する。 本手法では,地図から描画された仮想カメラビューを意味的に区分けされたカメラ画像のシーケンスに整列させることで,セマンティックなラベル付き地図における車両のポーズを頑健に追跡することができる。 既存の視覚的ローカライゼーションアプローチとは対照的に、システムは追加のキーポイント機能、手作りのローカライゼーションランドマーク抽出器、高価なLiDARセンサーを必要としない。 ステレオやLiDARから生成される多種多様なセマンティックメッシュマップと手動の注釈付きHDマップに本手法の適用性を示し,リアルタイムに信頼性と正確な位置推定を実現することを示す。

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