语义地图和几何地图

语义地图和几何地图的区分

几何地图

几何图,2D,纯以点、线、多边形三种元素构成的图层,是道路和建筑位置、边界及方向的一个抽象,而存储时只存储点的坐标,常见的便是经纬度坐标。多点一起存储便是折线,闭合折线是多边形。

语义地图

语义图不是一个单独的图层,语义图能够以以上任何一种地图作为载体,将语义映射到其中。
举个例子,红绿灯这个物体作为一个语义,
(1)在几何图上,表示为一个点,有经纬度;
(2)在矢量图上,与其对应的道路的可行进方向一致;
(3)在路网图上,表示为一个带标签的点或遵守画红绿灯规范画法的多边形;
(4)在点云图或特征图上,表示为一小片点云,这些点是红绿灯表面结构被传感器扫描到的点,记录其三维坐标;
(5)在动态图上,表示为一个遵守此路口交通灯计时规范,与真实交通灯同步,一定时间后改变颜色表示是否可行驶的多边形;
(6)在语义未映射前,在图像上,是一片被分割为红绿灯的像素。
其实上述各种语义图,均属于概率图范畴,是世界的一个简化概率模型,为无人驾驶提供先验知识。语义可以从图像深度学习中获得,通过分类、检测、分割等模型,但其实语义还可以由人的知识定义,只要这种定义和表示够普适和简洁。
不过真正开车时,还需要看看周围情况,得出后验,临场做一些应对突发事件的决定,地图和感知的这种关系,好比考驾照时笔试和车考吧,而考驾照,不就是在学开车吗?我们的车也是在学开车啊!!!

### 无人机语义地图构建与应用 #### 构建大规模语义地图的技术挑战解决方案 对于无人机而言,构建大规模语义地图是一项复杂的任务。为了创建覆盖广阔区域的地图,通常会使用配备有多种传感器的设备收集大量数据[^2]。例如,在城市环境中,通过车队上的车辆可以生成覆盖数千公里道路的大规模语义地图。 这种地图不仅限于二维表示;相反,它能够提供详细的三维重建,从而更好地理解周围环境中的物体及其相互关系。这使得无人机能够在执行各种任务时更加高效地导航并做出决策。 #### 数据处理与优化算法 当涉及到无线电地图的有效构建时,面临着几个主要挑战: - **测量数据量需求**:需要足够的传播信道自由度以及大量的测量数据来确保准确性。 - **通信开销**:由于涉及的数据集庞大,因此在不同节点间传输这些信息的成本很高。 - **环境因素的影响**:信号反射、衍射散射等现象增加了模型复杂性,并且高度依赖具体的地理位置特征[^3]。 针对这些问题的研究已经提出了不同的解决办法,比如采用高效的压缩技术分布式计算框架以减少资源消耗的同时保持较高的精度水平。 #### 应用实例技术进展 一种先进的SLAM(同步定位与制图)技术——SGS-SLAM被设计用来提高三维空间内的感知能力。该方法采用了多通道2D输入形式,融合了视觉外观、几何结构及语义标签等多种模态的信息源。借助高斯过程回归支持向量机等机器学习工具实现了对未知场景更加快速而精准的理解描绘[^4]。 ```python import numpy as np from sklearn.svm import SVR from gaussian_process_regression import GaussianProcessRegression def sgs_slam(data_points, labels): # 使用支持向量回归进行初步分类 svr_model = SVR() svr_predictions = svr_model.fit(data_points, labels).predict(data_points) # 利用高斯过程回归细化预测结果 gpr_model = GaussianProcessRegression() refined_results = gpr_model.fit(svr_predictions.reshape(-1, 1), data_points).sample_y() return refined_results.flatten() ``` 此代码片段展示了一个简化版的 SGS-SLAM 实现流程,其中包含了两个核心组件的应用:首先是基于SVR的支持向量回归来进行初始估计;其次是运用GPR(高斯过程回归)进一步调整完善最终输出。
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