文章：Monocular Localization in Urban Environments using Road Markings

作者：Yan Lu Jiawei Huang Yi-Ting Chen Bernd Heisele

編譯：點云PCL

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摘要

定位問題是自動駕駛汽車自主導(dǎo)航的一個基本問題，本文提出了一種基于單目視覺的道路標(biāo)記定位方法，利用道路標(biāo)記作為地標(biāo)，而不是傳統(tǒng)的視覺特征（如SIFT）來解決定位問題，因為道路標(biāo)記對時間、季節(jié)、視角和照明變化更具魯棒性，具體來說是使用倒角匹配將從圖像中檢測到的道路標(biāo)記邊界配準(zhǔn)到輕型3D地圖上，其中道路標(biāo)記表示為一組稀疏點，僅通過匹配道路幾何圖形，我們的光度匹配算法的魯棒性將進(jìn)一步提高，此外，還考慮了車輛里程計和極線幾何約束，并提出了一個非線性優(yōu)化問題來估計6自由度相機(jī)的姿態(tài)，采集的現(xiàn)實的數(shù)據(jù)評估了所提出的方法，實驗結(jié)果表明，該方法在有足夠道路標(biāo)線的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了亞米級的定位誤差。

主要內(nèi)容

在這項工作中，主要利用一個單目相機(jī)實現(xiàn)定位，地圖不是由相機(jī)生成，該地圖通過在配準(zhǔn)3D激光雷達(dá)點云創(chuàng)建的場景環(huán)境后手動標(biāo)記地標(biāo)來構(gòu)建，如圖1所示

圖1 :（a）我們提出的基于優(yōu)化的定位系統(tǒng)概述

? ? ? ? ? (b） 通過優(yōu)化獲得的相機(jī)位姿，將點云（紅點）投影到相機(jī)視圖中。

該地圖由地標(biāo)（如道路標(biāo)記）的稀疏3D點云組成，這里只匹配道路特征的幾何體，而不是光度學(xué)，原因有兩個，首先，該地圖不包含很多關(guān)于地標(biāo)的外觀信息；其次，匹配幾何體允許針對外觀或照明變化進(jìn)行魯棒定位，在本文中提出了一種在給定地圖內(nèi)跟蹤6自由度相機(jī)姿態(tài)的方法，給定一幅圖像，該系統(tǒng)檢測道路標(biāo)線的邊緣，并計算檢測到的邊緣與圖像空間中投影的道路標(biāo)線點之間的倒角距離，然后，提出了一個非線性優(yōu)化問題來估計攝像機(jī)的姿態(tài)，該公式包含倒角距離、車輛里程計和極線約束的信息，我們的系統(tǒng)還檢測定位失敗，并在失敗后重新定位自身，實驗結(jié)果表明，該方法在有足夠道路標(biāo)線的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了亞米級的定位誤差。

A 地圖

本文的地圖由地圖公司提供，由各種元素組成，包括道路標(biāo)記、路沿、交通標(biāo)志等，在本文中，我們僅使用兩種類型的道路標(biāo)記：實線和虛線。如圖所示，實線通常來自車道或人行橫道邊界，而折線通常存在于車道之間，選擇地圖元素子集的理由有兩個，首先，它們比限速標(biāo)志和轉(zhuǎn)向箭頭等其他元素更容易被觀察到，其次，由于其獨特的外觀（與路沿相比）和較大的尺寸（與交通標(biāo)志相比），它們相對容易從圖像中檢測出來。

用于定位的道路要素地圖

“道路標(biāo)記”僅指選定類型的道路標(biāo)記，道路標(biāo)記簡明地存儲在文本文件中，并按地理位置分組，如圖所示，道路標(biāo)記特征由一組3D點（沿其中心線采樣）以及其他信息（如寬度和顏色）表示。

道路要素的存儲形式表達(dá)

B.特征檢測

通過提取道路標(biāo)記的輪廓來進(jìn)行邊緣提取，在這里，采用了基于隨機(jī)森林的邊緣檢測器，并使用我們自己的圖像數(shù)據(jù)對其進(jìn)行重新訓(xùn)練，隨機(jī)森林是獨立決策樹的集合，每個樹都有相同的輸入樣本，并通過將其從根節(jié)點向下傳播到葉節(jié)點來對其進(jìn)行分類，通過給出一個初始未經(jīng)訓(xùn)練的具有多個輸入輸出映射的決策樹，其內(nèi)部分裂函數(shù)的參數(shù)將逐漸演化并產(chǎn)生相似的輸入輸出映射，通過定義信息獲取標(biāo)準(zhǔn)，可以實現(xiàn)此學(xué)習(xí)過程。

C 特征匹配

根據(jù)里程計信息，我們可以在時間k預(yù)測相機(jī)的姿勢p0k，然后將道路標(biāo)記點投影到圖像空間，為了評估投影點與檢測到的特征的匹配程度，使用了倒角匹配，該匹配基本上將每個投影點與最近的邊緣像素相關(guān)聯(lián)，通過距離變換可以有效地計算倒角距離，為了說明方向，根據(jù)邊緣像素的梯度方向?qū)⑵鋭澐譃椴煌慕M，并相應(yīng)地計算距離變換。

D 地圖檢索

給定預(yù)測的相機(jī)位置，從地圖中選擇距離相機(jī)一定距離（80m）內(nèi)的道路標(biāo)記子集，由于我們沒有來自地圖的中心島信息，我們無法預(yù)測是否存在遮擋，除非使用復(fù)雜的視覺技術(shù)，我們解決這個問題的方法是，在寬闊的道路上（超過15米），只在車輛行駛的一側(cè)使用道路標(biāo)記，這是因為即使是寬闊道路的一側(cè)也有多條車道，因此有足夠的道路標(biāo)記用于定位。

E 優(yōu)化

為了估計相機(jī)的姿態(tài)，我們不僅使用了 Chamfer匹配，還考慮了其他約束。如下：

• Chamfer distance

• Epipolar constraint

• Odometry constraint

• Optimization formulation

實驗

A 特征檢測測試

我們將的道路標(biāo)記檢測結(jié)果與以下算法進(jìn)行比較：Canny邊緣檢測、由RF-org表示的原始基于隨機(jī)森林的邊緣檢測器和車道標(biāo)記檢測（LMD）算法，我們使用RF-re表示使用我們的道路標(biāo)記數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練的基于隨機(jī)森林的邊緣檢測器。其結(jié)果對比如下

用于特征檢測比較的樣本圖像

邊緣檢測算法的精度召回曲線比較

B 定位測試

左：定位測試圖。右：測試路線疊加在谷歌地圖上的顯示

測試數(shù)據(jù)中面臨的定位挑戰(zhàn)

總結(jié)

定位問題是自動駕駛的關(guān)鍵問題，本文提出了一種基于單目視覺的道路標(biāo)線定位算法，我們選擇道路標(biāo)記作為定位的地標(biāo)，而不是傳統(tǒng)的視覺特征（如SIFT），因為道路標(biāo)記對時間、視角和照明變化更具魯棒性，這里采用Chamfer匹配將圖像中檢測到的道路標(biāo)記與其在輕型地圖中的表示進(jìn)行配準(zhǔn)。我們進(jìn)一步考慮了車輛里程計和極線幾何約束，并制定了一個非線性優(yōu)化問題，以獲得6自由度相機(jī)姿態(tài)。我們根據(jù)真實環(huán)境中收集的數(shù)據(jù)對所提出的方法進(jìn)行了評估，實驗結(jié)果表明，盡管數(shù)據(jù)收集間隔數(shù)月，我們的方法實現(xiàn)了亞米定位誤差，同時，我們知道，當(dāng)?shù)缆窐?biāo)線缺失或稀疏時，提出的的方法將不適用，因此，我們將研究在未來使用其他類型的地標(biāo)來實現(xiàn)更穩(wěn)健的定位。

資源

三維點云論文及相關(guān)應(yīng)用分享

【點云論文速讀】基于激光雷達(dá)的里程計及3D點云地圖中的定位方法

3D目標(biāo)檢測：MV3D-Net

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3D-MiniNet: 從點云中學(xué)習(xí)2D表示以實現(xiàn)快速有效的3D LIDAR語義分割（2020）

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總結(jié)

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