一种越野环境下地形语义分割方法技术

技术编号:41090938 阅读:25 留言:0更新日期:2024-04-25 13:51
本发明专利技术公开了一种越野环境下地形语义分割方法,包括:步骤S1:将给定的具有语义标记的激光雷达扫描的数据集转换为可通过性数据集;步骤S2:将输入的激光雷达扫描点云离散体素化,每个体素包含一个4维特征,稀疏体素网格被送入稀疏卷积层中通过池化卷积压缩z通道值;步骤S3:使网络学习通过卷积选通递归单元聚合来自过去的激光雷达扫描的稀疏特征图;步骤S4:使修复网络利用局部和全局上下文线索来填充空白空间,得到鸟瞰网络;步骤S5:通过所述可通过性数据集,评估在公路和越野场景下的鸟瞰网络。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人车巡视导航领域,具体涉及一种越野环境下地形语义分割方法


技术介绍

1、近年来人们对开发自动驾驶汽车产生了极大的兴趣,但这项工作的主要内容集中在道路和城市驾驶上。然而,在复杂自然地形下行驶的自主越野车辆可使包括国防、农业、保护和搜索救援在内的广泛应用领域受益。在这种环境中,了解车辆周围地形的可穿越性对于成功规划和控制至关重要。由于越野地形通常具有地平面快速变化、植被茂密、悬垂树枝和负面障碍物的特点,因此从稀疏的激光雷达数据中判断地形是否可穿越是一个具有挑战性的问题。换句话说,一个成功的越野无人系统必须研究其周围环境的几何语义内容,以确定哪些地形是可穿越的,哪些是不可穿越的。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种越野环境下地形语义分割方法,以实现端到端地识别环境地形可通过性,具有较高的效率,便于完成无人系统巡检导航。

2、为了达到上述目的,本专利技术提供了一种越野环境下地形语义分割方法,包括:

3、步骤s1:将给定的具有语义标记的激光雷达扫描的数据集转换为可通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤S1中,对于每次激光雷达扫描,将其与过去的t扫描数据和未来的t扫描数据进行聚合,使用步长s构建一个更大的点集,将语义标记映射到4级可通过性等级中。

3.如权利要求2所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤S1包括:

4.如权利要求1所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤S2中,保持x和y通道尺寸不变。

5.如权利要求1所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤S2中,所述稀疏卷积层的输出是大...

【技术特征摘要】

1.一种越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤s1中,对于每次激光雷达扫描,将其与过去的t扫描数据和未来的t扫描数据进行聚合,使用步长s构建一个更大的点集,将语义标记映射到4级可通过性等级中。

3.如权利要求2所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤s1包括:

4.如权利要求1所述的越野环境下地形语义分割方法,其特征在于,步骤s2中,保持x和y通道尺寸不变。

【专利技术属性】
技术研发人员:胡涛郑博韩飞曹涛钱洲元潘晓张翰墨
申请(专利权)人:上海航天控制技术研究所
类型:发明
国别省市:

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