苏黎世联邦理工学院研发视觉定位系统地图管理程序 提高无人驾驶车辆定位能力

  据外媒报道，苏黎世联邦理工学院无人驾驶系统实验室（ETH Zürichs Autonomous Systems Lab）的研究人员近日研发出一款用于视觉定位系统的地图管理程序，专门适用于多辆车在户外环境中操作。该程序解决了将大量视觉定位数据整合进终身视觉地图的挑战，可在所有外部环境条件保持一致的情况下，提供有效定位。

  盖世汽车讯 据外国媒体报道，苏黎世联邦理工学院无人驾驶系统实验室（ETH Zürichs Autonomous Systems Lab）的研究人员近日研发出一款用于视觉定位系统的地图管理程序，专门适用于多辆车在户外环境中操作。该程序解决了将大量视觉定位数据整合进终身视觉地图的挑战，可在所有外部环境条件保持一致的情况下，提供有效定位。

  开展此研究的研究人员之一Mathias Bürki表示：“自己定位是包括无人驾驶车辆在内的所有移动机器的关键。虽然大多数无人驾驶研究车辆都配备了昂贵的3D激光雷达传感器，但对于未来此类无人驾驶车辆是不是适合量产仍存疑。另一方面，摄像头传感器很便宜，已经用于目前的车队（如用于停车辅助系统），所以，我们从始至终在研究将摄像头作为主要传感器，实现无人驾驶车辆精确定位的潜力。”

  为户外环境研发视觉定位系统遇到的主要挑战之一是需确保此类系统能很好应对外部环境变化，既包括照明、阴影等短期变化，也包括季节变化等长期变化。

  过去的研究发现，为视觉定位创建的地图，理论上能适应不同的户外环境工作。然而，此类地图非常昂贵，在维护此类地图的服务器和无人驾驶车辆时，要消耗大量资源。虽然有很多的解决方案能够更好的降低成本、解决该复杂问题，但是，目前为止，都是处于孤立的研究中。苏黎世联邦理工学院无人驾驶系统实验室研发的地图管理程序的工作原理是，跟着时间推移，不断向地图添加新的数据集，以保持地图更新，更好地应对外部环境条件。

  Bürki表示：“我们最有意义的发现是，构建此类视觉定位和地图系统是确实可行且符合实际的，此外，还非常高效，可扩展，从长久来看，可在室外环境中提供准确定位。另一发现是，基于外部环境的在线地标选择与汇总的离线地图可很好协作，相互补充。”

  未来，大多数高性能的无人驾驶车辆很有可能会配备3D激光雷达传感器，目前，此类传感器在确保安全性以及确保车辆有效感知包括行人在内的周围障碍物方面至关重要。最近，此类传感器的成本一下子就下降了，将有利于它们在未来几年得到普遍普及。

  Bürki表示：“现在，我们将更多的研究重点放在怎么样去使用激光雷达传感器支持视觉定位，特别是在光线不好的情况下，摄像头达到了探测极限，而激光雷达又很适合黑暗条件的情况下。”