基于语义分割的高精度地图自动生成方法

在自动驾驶领域,高精度地图因其高精度和丰富语义信息成为必不可少的组成部分。而现有制图方法往往针对单一研究对象,需要人力参与信息提取及绘图过程,难以满足自动化生成丰富语义信息地图的需求。因此,提出一种基于多类别点云语义分割的高精度地图自动生成方法。首先基于KPConv深度学习网络,加入特征提取模块和数据增强模块,提升多类别语义分割的效果。其次,使用语义分割后的不同类点云提取特征点,通过贝塞尔曲线拟合建立矢量化模型,最终生成带有丰富语义信息的高精度地图。该研究使用城市道路环境激光雷达点云数据实现33个类别的点云语义分割,MIoU达到70.59%,多类别分割表现良好,可自动化生成带有丰富语义信息的高精度地图。