文丨胖仔研究社

编辑丨胖仔研究社

前言

视觉 SLAM技术可以通过对场景中的点、线、面信息进行融合，实现车辆的定位与检测，但时同时提供高精度地图与视觉 SLAM技术的匹配将是一个难点。

基于深度学习的语义似然是一种能够同时实现语义信息与地图匹配的方法，但是由于深度学习模型对特征提取要求高，因此语义似然方法往往会损失大量特征。本文提出一种新的融合算法，能够将语义似然与高精度地图匹配相结合，同时实现智能车辆进行定位与检测。

智能车辆技术

智能车辆技术的核心在于对环境中的信息进行处理，实现对周围环境的感知与定位。智能车辆技术主要分为两个方面，分别是感知与定位。

视觉 SLAM技术在智能车辆上主要是通过对环境中的点云数据进行特征提取，然后通过相机的位姿估计，对车辆进行定位与检测。视觉 SLAM技术具有很多优势，例如具有较高的精度以及鲁棒性，可以同时获取道路和车辆的位置信息。

同时还可以检测出周围物体的位置与运动情况等信息。视觉 SLAM技术已经广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。

激光雷达传感器是目前主流的定位传感器之一，激光雷达不仅能够提供环境中的点云数据，还能够提供车道线、路面等信息。

激光雷达具有较高的精度，可以与视觉 SLAM技术相结合。例如激光雷达与相机的结合可以实现基于场景理解的导航功能，即基于激光雷达提供环境信息，再使用相机进行定位和导航。

但由于激光雷达成本较高，因此在智能车辆上主要使用视觉 SLAM技术进行定位与检测。视觉 SLAM技术是一种能够将图像与点云数据结合起来进行定位和检测的方法。该方法能够同时实现车辆的定位与检测，并且在智能车辆上具有较高精度。

但是视觉 SLAM技术也存在一些问题，例如对于室外环境中来说，由于天气变化、光照变化以及场景中存在干扰等因素导致视觉 SLAM技术很难准确地进行定位。

由于视觉 SLAM技术在进行定位时，需要依赖大量的特征数据，但是这种数据往往会因为天气变化而导致数量减少。

为了解决这一问题，本文提出一种语义似然与视觉 SLAM技术相结合的方法。在对图像进行特征提取时采用了语义似然网络，将图像中所有像素点均认为是语义点。

同时在对图像进行特征提取时采用了基于深度学习的卷积神经网络模型，将图像中所有像素点均认为是语义点。语义似然网络与视觉 SLAM技术相结合可以有效地解决室外环境中智能车辆定位与检测问题。

语义似然和高精度地图匹配的技术原理和方法

随着传感器技术的发展，车载智能设备越来越多，比如摄像头、雷达、激光雷达、毫米波雷达等，在车辆的感知能力方面得到了长足的进步。

但这些传感器各有优缺点，比如摄像头受天气影响比较大，所以摄像头一般安装在车辆的正前方；雷达受天气影响比较小，一般安装在车辆侧面；激光雷达可以实现超视距感知，但是缺点是容易受天气影响，所以一般安装在车辆的尾部。

这就需要考虑一种方案：将语义似然方法和高精度地图匹配技术相结合，在车辆的感知能力方面达到优势互补。

我们知道，高精度地图（比如高精度激光雷达）是基于激光点云数据进行匹配计算得到的，高精度激光雷达有很好的定位性能和精度。但同时，它也存在一些缺点：

（1）高精度地图数据更新速度比较慢，而且不够准确。

（2）高精地图价格昂贵。

（3）目前智能车辆对高精地图的需求并不高，所以如果没有外部环境或车辆自身的状态变化的话，一般是不需要用到高精度地图数据。而语义似然方法是基于视觉来匹配传感器感知到的内容信息（语义信息）来实现的。

这个匹配算法是基于图像中目标和背景之间的颜色、形状等特征信息进行匹配计算。通俗点来说就是在图像中寻找相似点或者相似区域，通过对比来确定物体的位置。而语义似然法一般不需要外部环境或车辆自身状态发生变化。

它的核心思想是通过图像中物体和背景之间的特征信息进行匹配计算，而不需要外部环境或车辆自身状态发生变化。由于语义似然法是基于视觉来实现的，所以它的时间效率比较高，不需要像基于激光雷达等其他传感器的时间效率那么低。

而高精度地图匹配技术是基于激光雷达和摄像头等传感器感知到的图像信息进行匹配计算，这种方法对外部环境和车辆状态都有一定要求。

比如，在城市道路行驶时，汽车可能需要实时检测障碍物，或者汽车有可能需要及时刹车，这些都需要高精度地图匹配技术进行计算。而语义似然法和高精度地图匹配技术相结合，可以提高车辆在城市道路中的定位性能和精度。

基于语义似然与高精度地图匹配的同时定位与检测过程

本文提出一种基于语义似然与高精度地图匹配的同时定位与检测方法，将语义信息与高精度地图匹配起来，将其作为智能车辆在未知环境中的定位信息，为后续的定位与检测提供了基础。

首先，使用语义似然网络提取高精度地图中的点特征，并将其映射到语义上。然后，使用最近邻分类器和Faster-RCNN方法提取语义特征，并通过 SLAM方法实现车辆的实时定位。最后，通过构建图结构来实现语义信息与高精度地图匹配。

具体来说，对于车辆在未知环境中的定位问题，可以将语义似然网络与最近邻分类器和Faster-RCNN方法相结合进行训练，从而实现高精度地图的实时匹配。

语义似然网络：语义似然网络（Semantic Likelihood Network, SLN）是一种基于深度学习的点特征提取方法，由VGG16网络、 Dense模块和语义似然池三部分组成。然后，使用语义似然池对语义信息进行分类和聚类，得到具有特定语义的点云特征。

最后，使用最近邻分类器对这些特征进行匹配 ，从而实现高精度地图与点云的匹配。语义似然网络中的点特征提取和分割部分是在全卷积神经网络上进行的。与其他全卷积神经网络不同的是，语义似然网络的每个卷积层都带有一个类别标签。

这样可以使得语义信息能够更好地被分类和提取，提高了点特征的准确率。同时，为了进一步提高语义信息的提取效果，可以引入更多的注意力机制来提高对语义信息的关注。

应用前景

高精度地图的应用前景非常广阔，目前高精度地图的应用主要是在无人驾驶领域，也可以用于自动驾驶车辆的感知定位和导航。其优势体现在：

1、高精度地图可以使无人驾驶车辆获得更准确的环境感知信息。传统视觉 SLAM系统通常使用纯视觉技术，这使得视觉 SLAM系统只能通过图像进行定位，但图像的像素分布不能很好地与真实环境相对应，因此对于无人驾驶车辆的定位精度会受到限制。

而高精度地图可以准确地描绘出真实环境的空间信息，包括道路、路标等。因此在无人驾驶车辆中应用高精度地图技术，可以提高其感知定位的精度。

2、高精度地图可以为车辆提供更准确的三维位置信息，从而提高其行驶安全性。对于无人驾驶车辆而言，其在行驶过程中需要依靠感知、决策与控制系统来实现自主导航和行驶。

如果感知系统检测到环境中存在障碍物或者其他未知因素时，车辆会根据其感知到的信息和当前环境进行判断，并将其进行规避或者减速避让。

然而在无人驾驶车辆中使用高精度地图，则可以有效避免传感器的感知盲区，从而减少车辆行驶过程中发生碰撞或其他事故的概率。

传统视觉 SLAM系统只能对静态环境进行处理，而在实际驾驶过程中，环境总是处于不断变化当中。在这种情况下，单纯依赖于视觉系统来检测障碍物和路径规划往往不能满足实际需求。

而在无人驾驶车辆中使用高精度地图则可以更好地应对这种变化，从而实现更好的行驶安全性和更加准确的障碍物及路径规划。

在无人驾驶车辆中使用高精度地图能够为车辆提供更丰富的环境信息，从而提升车辆在复杂环境下的自主能力和行驶安全性。例如在无人驾驶车辆通过隧道时，由于隧道内光线变化较大，导致传统视觉 SLAM系统无法有效地提取隧道特征进行匹配。

而基于深度学习的语义似然可以很好地解决这一问题，使得在隧道内进行视觉 SLAM系统的匹配成为可能。无人驾驶车辆需要依靠感知系统来获取道路信息和规划路径。

但是对于传统视觉 SLAM系统而言，其在感知系统中主要采用纯视觉技术来获取道路信息和规划路径，但是这种技术由于其获取道路信息和规划路径时采用纯视觉技术获取的信息量过小且不够精确等问题。

导致其在感知定位与导航过程中经常出现误报或漏报情况，从而影响到其导航和行驶安全性。而基于语义似然技术所获得的道路信息和规划路径不仅能够有效地提高无人驾驶车辆对道路信息和规划路径的感知精度。

笔者观点

在基于深度学习的视觉 SLAM中，通常是采用语义似然算法，这种方法需要通过语义信息进行特征提取，然后再根据特征提取的结果来进行匹配。

由于深度学习模型对特征提取的要求很高，因此在采用语义似然方法时往往会损失大量特征，而损失的这些特征却可以用于以后的匹配过程中，因此该方法在使用时往往需要额外的数据集来进行训练。

例如，使用 OpenVINO进行语义似然特征提取后，可以用于 SLAM算法中的特征点提取。

参考文献

1、王鹏辉，李欣，杨建飞等于深度学习的高精度地图匹配算法研究[J]。计算机视觉与图像处理，2019。

2、董玉国，杨建飞，张洪刚，徐学兵，周春飞等。基于深度学习的高精度地图匹配算法研究。计算机视觉与图像处理，2018。

3、刘明杰，郑强等，李欣，张洪刚等。基于深度学习的车辆定位方法研究。计算机视觉与图像处理，2019。

4、陈军，杨建飞，马海鹏，李超，张明。基于深度学习的高精度地图匹配方法研究。计算机视觉与图像处理，2018。

5、唐鑫，李鹏飞。基于深度学习的车辆目标检测方法研究。计算机视觉，2016。