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语义SLAM的数据关联和语义定位(一)

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 osc_4nmshwhm
发布于 2018/08/06 15:33
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语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术。语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同。我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点。特征点的描述子会受到光照、视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图。得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别、语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视。

语义SLAM数据关联的基本考虑

在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值得研究的问题。这个问题的关键在于,一幅图像中可能检测出数个相同类别的目标物体,如何能够正确地将其对应于地图数据中已有的该类别的3D物体。

在语义SLAM中,虽然语义目标同样可以产生某种描述子(比如深度网络中的某些层),但对于相同类别且距离较近的目标,我们可能无法确定合理的对应关系。考虑到图像中的目标(10个左右)并不如特征点那样丰富(1000个左右),错误的匹配并不方便通过RANSAC算法来排除(样本不足)。

下面列出几种有用的因素。

  • 较为准确的先验估计(姿态),比如通过IMU、GPS、里程计等。
  • 能够得到VO和目标的准确位置,比如双目、深度摄像头、结合激光等。
  • 地图中有很多(局部)唯一确定的路标物体。
  • 考虑所有可能的数据关联。

利用第一点,我们能够使用一些简单的方法建立数据关联,但此时仍需考虑错误关联的影响。

利用第二点,我们能够准确地重建出语义目标的几何特性(空间位置、朝向等)。X-View: Graph-Based Semantic Multi-View Localization这篇文章将多帧的语义目标位置组合成图,利用图匹配算法求解相机在全局地图中的位置(只定位不建图)。

利用第三点,我们能够方便地确定关联关系。比如,行车道上的交通指示牌结合文字OCR识别,能够唯一确定该路牌的位置,相当于一个全局观测。比如,考虑到交通指示牌相互之间的间距很大,在局部唯一,因此结合GPS和指示牌即可唯一确定该指示牌的位置。根据Mobileye的REM的专利描述,它们可能利用了该类信息。

第四点即是本文想讲解的一种方法。

文章的出发点和创新点

本文主要想介绍一篇基于概率模型的语义定位方法。文章名字是Semantic Localization Via the Matrix Permanent,是 University of Pennsylvania 的GRASP实验室。还有一篇类似的文章,名字是Localization from semantic observations via the matrix permanent。他们组后续一篇文章Probabilistic Data Association for Semantic SLAM得了ICRA2018最佳论文奖。

本篇文章的出发点是用概率模型建模数据关联过程,通过求解后验概率$p(Z|Y,X)$,利用粒子滤波的框架求解姿态$X$。其中,$Z$是观测,$Y$是地图中的路标点(landmark),$X$是姿态(pose)。这里假设地图已经建立,其中路标点的位置、类别等信息已经包含在地图中。文章的模型基于很少的先验假设,只需要语义信息和一些识别算法的先验概率,因此有很广的适用范围。

这篇文章的创新点个人总结有以下几点。

  • 尝试去建立路标点和观测之间的所有可能的概率关联,而不是一对一的数据关联。这样的好处是避免一对一关联中错误关联的影响。因为在语义SLAM中,语义信息的数量相比于特征点而言是稀少的,因此不当的数据关联的个数应当尽可能的少,否则可能导致姿态估计很快出现漂移。
  • 考虑了目标识别中的错误率和漏检率。
  • 优化了后验概率的计算方法。建立整个概率分布是一个$N!$复杂度的问题,作者将其转化为一个多项式复杂度的问题。

作者在文章中只用了语义信息,还没有应用传统SLAM和多传感器融合的方法。如果要应用到实际中,可能可以融合一些其它的想法。另外,这篇文章并没有开源代码能够参考,运行速度上肯定也需要优化。

先写这些吧,下次再介绍一些具体的内容。

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