自动驾驶汽车通过激光扫描和摄像机重构三维场景的方法

自动驾驶汽车通过激光扫描和摄像机重构三维场景的方法

介绍了一种自动驾驶汽车在宽阔的户外环境下的三维场景重建的方法。自动驾驶汽车大多需要使用激光和图像传感器实现对目标探测、躲避障碍物、导航等功能。实现上述功能最关键的因素是精确且密集的三维深度地图。但是，实际的三维地图数据相对于图像数据要稀疏得多，因此，利用图像数据重新构建稠密的三维地图是个难题。

提出了一种新的三维场景重构方法，该方法兼容不同类型的传感器数据来重新构建三维场景，并且能够保持原目标的形状。它包括两个主要阶段：环境建模阶段和三维深度地图重建阶段。

在环境建模阶段，通过激光探测器利用高斯过程回归插入三维空间的点，通过外界环境和传感器信息来估计三维测量值。三维激光探测器扫描的户外信息代表了不同的物体，如道路、汽车、树木、墙等。将三维的点空间转化成体元空间。每个体元有任意多个属于不同对象的点，因此要在体元中选取代表特定对象的点。

在三维深度地图重建阶段，把图片和插入的点结合使用，创建三维景深地图，并通过马尔可夫随机场进行优化，景深地图对应全部像素点。从质量上和时间复杂度结果上可以看出，所提出的方法在自动驾驶汽车行驶在复杂的城市环境下具有稳定性强和足够快速的优点。

Honggu Lee et al.2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Brazil,November 1-4,2016.

编译：贾春辉