IROS'24｜驭势LiDAR定位系统：如何实时检测道路标记并匹配？

主要观点总结

本文主要介绍了一种基于LiDAR的实时路标检测和高精地图配准的方法，通过自适应分割技术隔离高反射性的路标相关点，构建时空概率局部地图，生成LiBEV图像，应用实例分割网络准确检测多种类型的路标。该方法提高了系统效率，平衡了高密度点云需求和实时性能要求。在真实城市环境中进行了实验，展示了其有效性和鲁棒性。

关键观点总结

关键观点1: 基于LiDAR的实时路标检测方法

采用自适应分割技术有效隔离与路标相关的点，通过聚合历史扫描数据建立时空概率局部地图，生成高密度点云。具体方法包括高反射点分割、概率局部地图更新、LiBEV图像生成等。

关键观点2: LiBEV图像的生成和应用

利用局部地图划分网格单元，将包含点的最大强度值映射到对应像素的RGB值，生成LiBEV图像。随后应用实例分割网络准确分割语义道路标记，提取生成语义点云。

关键观点3: SG-ICP算法的应用

提出一种用于LiDAR扫描检测到的道路标记与高精地图中语义元素的稳健配准的SG-ICP算法。该算法结合概率模型，将检测到的道路标记分为三类进行处理，提高了定位精度。