基于卷积神经网络的车辆位姿估计算法

摘要：

针对基于双目视觉和激光雷达对车辆进行位姿估计时计算量大、成本高等问题,提出一种单目视觉位姿估计算法,设计多任务卷积神经网络作为车辆位置和姿态估计的网络.将目标车辆视为刚体,分别对其尺寸、姿态角、3D中心点建模,以KITTI数据集中相关数据对模型进行训练,并分析训练后的网络,估计模型的计算速度和精度.结果表明,该位姿估计网络实时性良好,帧速率达50帧/s,平均姿态角相似度达86.14％.

关键词：卷积神经网络;位姿估计;单目视觉;自动驾驶

分类号：TP27(自动化技术及设备)

在线出版日期：2021-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：44-49