武汉大学开源RoadLib：开源的轻量级道路建图与定位系统！

主要观点总结

本文介绍了武汉大学开源的RoadLib项目，该项目基于道路标识的增量式建图与定位系统。文章涵盖了项目的主要原理、算法、实现细节和开源代码等。

关键观点总结

关键观点1: 项目背景与简介

武汉大学GREAT团队开发的RoadLib是一个开源的基于道路标识的增量式建图与定位系统。该项目旨在通过低成本终端或众包方式构建和维护地图，在用户端作为额外的信息源，增强其高精度定位或超视距感知能力。

关键观点2: 主要原理与算法

项目通过二维语义分割与逆透视变换提取三维道路标识并进行矢量化的实例级建模。考虑道路标识实例的空间不确定性进行概率融合，实现一致性的局部地图构建。使用滑动窗口和迭代的实例级匹配进行用户端的地图定位。

关键观点3: 数据采集与标注

项目团队搭建了自己的数据自动化采集平台，并采集了带有道路标识语义标注的数据。使用labelme进行了语义分割数据标注，并提供了SegFormer的模型文件和运行脚本。

关键观点4: 效果展示与开源仓库

项目展示了建图模块和定位模块的运行效果，并与单点定位进行了对比。开源代码仓库链接为https://github.com/GREAT-WHU/RoadLib，团队实验室也进行了介绍。

关键观点5: 参考文献

提供了与文章相关的参考文献。

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我->  领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 今天自动驾驶之心为大家分享 武汉大学开源的RoadLib！ 基于道路标识的增量式建图与定位系统。 如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！ 自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 SLAM 』 技术交流群 编辑 | 自动驾驶之心 引言 端到端的自动驾驶系统目前已经成为行业的一个趋势。通过将感知、规划、控制等模块整合到统一的端到端网络体系下，一定程度上可以克服单一模块的信息损失，有望用数据驱动的方式解决传统算法在corner case方面遇到的挑战。 在这样的背景下，基于特定特征的轻量级道路地图依然有其应用价值 。通过低成本终端或者众包的方式对地图进行构建和维 ………………………………