所谓的语义信息

本文深入探讨了高精度地图在自动驾驶中的关键作用,解释了语义信息的概念及其多层次特性,如何帮助无人车理解行车规则、感知交通状况并规划路线。

语义信息,通俗的理解就是 比如 人类能定义的一些特征

比如,图片里一个人的话,比如,眼睛,鼻子耳朵嘴巴啊,或者胳膊 腿啊,抑或 脸部肤色,皱纹等。

也就是 某个对象的一些局部特征

语义信息有高有低,

低语义信息指的是

高语义信息指的是

 

 

高精度地图语义信息是什么?

都说高精度地图中包含有丰富的语义信息,那什么是语义信息呢?

对于自动驾驶而言,语义信息是指那些能让无人车更好地理解行车规则、感知路面交通状况、规划行车路线,且被涵盖在高精度地图里的多层次、富维度的信息。

相对于典型的点云地图而言,语义地图能够很好的表示出无人车到的地方是什么,无人车“看”到的东西是什么。比如当无人车进入一条马路,点云地图中,无人车并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么。

 

语义有层次之分,一般来说,场景级、物体级、单点云点 or 单像素是比较通用的空间分级方法,时间上还有静态和动态之分。

也有人把图像的语义分为视觉层、对象层和概念层。视觉层即通常所理解的底层,即颜色、纹理和形状等等,这些特征都被称为底层特征语义;对象层即中间层,通常包含了属性特征等,就是某一对象在某一时刻的状态;概念层则是高层,是图像表达出的最接近人类理解的东西。

### 将语义信息集成到多传感器SLAM的方法 #### 1. 语义特征提取与分类 在多传感器SLAM中,通过视觉传感器获取图像数据并利用深度学习模型进行物体检测和分类。这些被识别的对象可以作为环境中的固定标志物来增强地图构建的鲁棒性和精度。例如,在城市环境中,交通标志、路灯柱等具有独特外观特性的对象能够提供可靠的参照点[^2]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def load_model(): model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() return model transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) image_path = "path_to_image" img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(img) model = load_model() output = model([input_tensor]) ``` #### 2. 过滤不可靠的关键点 对于基于激光雷达的传统SLAM算法(如LOAM),可能会因为动态障碍物或噪声而引入错误匹配。当加入语义感知能力后,则可以根据特定类别(比如行人、车辆)排除那些容易造成误配对的目标区域内的关键点,从而提升轨迹估计的质量。 ```cpp // C++ PCL库用于处理点云数据 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> void filterPoints(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_in, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_out){ pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud(cloud_in); pass.setFilterFieldName("z"); pass.setFilterLimits(0.0, 1.5); // 设置高度范围以去除地面以上过高部分 pass.filter(*cloud_out); // 可在此基础上进一步根据语义标签筛选掉不需要的部分 } ``` #### 3. 添加语义一致性约束 除了直接移除不稳定的要素外,还可以通过对齐不同模态间的一致性来进行优化。具体来说就是在损失函数里增加一项衡量观测值之间相似度的新项——即所谓的“语义一致性惩罚”。这有助于确保来自多种传感设备的数据能够在共同框架下更好地协同工作,进而改善整体性能表现。 ```matlab % MATLAB伪代码展示如何定义一个简单的语义一致性的代价函数 function cost = semantic_consistency_loss(feature_map_1, feature_map_2) % 计算两个特征图之间的差异程度 diff = abs(feature_map_1 - feature_map_2); % 应用某种形式的距离度量方法求得最终得分 cost = sum(sum(diff.^2)); end ```
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