[論文レビュー] Aerial Imagery based LIDAR Localization for Autonomous Vehicles

Ankit Vora, Siddharth Agarwal+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2020

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 28被引用数 12

ひとこと要約

本論文では、航空写真／衛星画像を事前マップとして用い、リアルタイムでLIDARの地面反射率を正規化相互情報量（NMI）を用いて照合することで、自律走行車両向けのリアルタイムでコスト効率の良いローカライゼーション手法を提案する。0.253mの横方向RMSE、0.272mの縦方向RMSEというサブメートルの精度を達成しており、最新のLIDAR反射率マップと同等の性能を示し、高価な高精度LIDARマッピング車両の必要性を排除する。また、32cmまでの低解像度マップでも性能を維持できる。

ABSTRACT

This paper presents a localization technique using aerial imagery maps and LIDAR based ground reflectivity for autonomous vehicles in urban environments. Traditional localization techniques using LIDAR reflectivity rely on high definition reflectivity maps generated from a mapping vehicle. The cost and effort required to maintain such prior maps are generally very high because it requires a fleet of expensive mapping vehicles. In this work we propose a localization technique where the vehicle localizes using aerial/satellite imagery, eradicating the need to develop and maintain complex high-definition maps. The proposed technique has been tested on a real world dataset collected from a test track in Ann Arbor, Michigan. This research concludes that aerial imagery based maps provides real-time localization performance similar to state-of-the-art LIDAR based maps for autonomous vehicles in urban environments at reduced costs.

研究の動機と目的

• 自律走行車両のローカライゼーションに用いられる高精度LIDAR反射率マップの高コストと保守負担を軽減すること。
• 高価な測量グレードのLIDARマッピングの代替として、公的に入手可能な航空写真または衛星画像の使用可能性を検討すること。
• 都市環境において、航空写真ベースのマップが従来のLIDAR反射率マップと同等のローカライゼーション性能を達成できるかどうかを評価すること。
• 低解像度のマップ、特に低解像度の衛星画像を含む、さまざまなマップ解像度における手法のロバスト性を示すこと。

提案手法

• システムは、8cmから32cmの地面解像度を有する正規化された航空写真／衛星画像を事前マップとして使用する。
• リアルタイムのLIDARスキャンから地面反射率特徴を抽出し、それを正規化相互情報量（NMI）を用いて事前マップと照合する。
• リアルタイムでのローカライゼーション推定を精緻化するために、粒子フィルタと拡張カルマンフィルタ（EKF）フレームワークを組み合わせる。
• 複数の候補マップ位置を比較し、局所マップと事前マップの反射率パターン間のNMIを最大化する位置を選択する。
• 局所マップは、事前マップと同じ解像度で生成され、特徴照合の一貫性を確保する。
• 本手法は、ミシガン州アナンブールのテストトラックで収集した実世界のデータセットを用いて評価された。その車両にはLIDARとGPS/IMUが搭載されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市環境におけるLIDARベースの車両ローカライゼーションにおいて、航空写真／衛星画像を効果的に事前マップとして使用できるか。
• RQ2 航空写真ベースの手法のローカライゼーション精度は、最新のLIDAR反射率ベースのローカライゼーションと比べてどの程度か。
• RQ3 高解像度マップの代わりに低解像度の衛星画像（例：32cm）を使用した場合、性能が著しく低下するか。
• RQ4 専用のLIDARマッピング車両の必要性を排除しながらも、リアルタイムでの性能を維持できるか。

主な発見

• 航空写真ベースのローカライゼーション（AL）手法は、横方向RMSEが0.253m、縦方向RMSEが0.272mを達成しており、米国地方道路における自律走行のアラート限界（0.29m）を満たす割合は横方向で93.27%に達する。
• AL手法の性能は、横方向RMSEが0.098m、縦方向RMSEが0.135mを達成する最新のLIDAR地面反射率（LGR）手法と同等である。
• 32cm解像度（一般的な衛星画像を模倣）でも、横方向で0.29mの限界内に89.44%の時間、縦方向で84.91%の時間、その範囲内に収まる。
• マップ解像度が低下しても性能の低下が最小限に抑えられ、8cmから32cmのマップに移行する際の誤差増加はわずかである（例：横方向誤差は0.253mから0.323mに増加）。
• GPS+IMUのみのローカライゼーションに比べ、性能が1桁以上優れている（横方向RMSEが1.598m、縦方向RMSEが2.001m）。
• 円形交差点では、航空写真とLIDAR反射率のグレースケール外観の不一致によりオーバーラップが生じ、アルベドや影の影響に敏感であることが判明した。