Boosting LiDAR-Based Localization with Semantic Insight: Camera Projection versus Direct LiDAR Segmentation

📄 arXiv: 2509.20486v1 📥 PDF

作者: Sven Ochs, Philip Schörner, Marc René Zofka, J. Marius Zöllner

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-24

💡 一句话要点

提出融合语义信息的LiDAR定位方法，提升复杂环境下移动机器人的定位精度与鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LiDAR定位 语义分割 多传感器融合 相机投影 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有LiDAR定位方法在传感器配置多样和复杂环境下，精度和鲁棒性面临挑战，难以满足自主移动系统的需求。
  2. 论文提出将相机语义信息与LiDAR分割融合，通过LiDAR点云投影到相机语义空间，增强定位流程的精度和可靠性。
  3. 实验在CoCar NextGen平台进行，利用Depth-Anything和自适应分割网络，并在55公里城市道路上验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

LiDAR数据的语义分割面临诸多挑战，尤其是在处理不同传感器类型和配置时。然而，融合语义信息可以显著提高基于LiDAR的定位技术在自主移动系统中的精度和鲁棒性。本文提出了一种将语义相机数据与LiDAR分割相结合的方法来解决这一挑战。通过将LiDAR点投影到相机的语义分割空间中，我们的方法增强了基于LiDAR的定位流程的精度和可靠性。为了验证该方法，我们使用了FZI研究中心信息技术部的CoCar NextGen平台，该平台提供多样化的传感器模式和配置。CoCar NextGen的传感器设置能够对不同的传感器类型进行全面分析。我们的评估利用了最先进的Depth-Anything网络进行相机图像分割，以及一个自适应分割网络进行LiDAR分割。为了建立可靠的LiDAR定位真值，我们使用了带有实时动态差分（RTK）修正的全球导航卫星系统（GNSS）解决方案。此外，我们还在德国卡尔斯鲁厄市进行了长达55公里的广泛驾驶测试，涵盖了各种环境，包括城市区域、多车道道路和乡村高速公路。这种多模态方法为更可靠和精确的自主导航系统铺平了道路，尤其是在复杂的现实环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LiDAR的定位方法在面对复杂环境和多样化的传感器配置时，往往难以保证精度和鲁棒性。尤其是在城市环境中，动态物体、遮挡以及传感器噪声都会对定位性能产生负面影响。因此，如何有效地利用多传感器信息，提升LiDAR定位的可靠性，是本文要解决的关键问题。

核心思路：本文的核心思路是将相机提供的语义信息融入到LiDAR点云处理中，从而提升定位的精度和鲁棒性。具体而言，通过将LiDAR点云投影到相机的语义分割图像上，可以为每个LiDAR点赋予语义标签，从而更好地理解场景，并过滤掉动态物体和噪声点。这种融合方式能够充分利用相机提供的丰富语义信息，弥补LiDAR在语义理解方面的不足。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 利用Depth-Anything网络对相机图像进行语义分割，生成像素级别的语义标签。2) 将LiDAR点云投影到相机图像平面上，建立LiDAR点与相机像素之间的对应关系。3) 根据投影关系，将相机图像的语义标签赋予对应的LiDAR点，从而得到带有语义信息的LiDAR点云。4) 利用带有语义信息的LiDAR点云进行定位，例如通过匹配语义特征点或构建语义地图。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将相机语义信息与LiDAR点云进行有效融合，从而提升了定位的精度和鲁棒性。与传统的仅依赖LiDAR点云的定位方法相比，该方法能够更好地理解场景，过滤掉动态物体和噪声点，从而提高定位的可靠性。此外，该方法还具有较强的通用性，可以应用于不同的传感器配置和环境。

关键设计：在关键设计方面，论文采用了Depth-Anything网络进行相机图像分割，该网络具有较高的分割精度和效率。在LiDAR点云投影方面，论文采用了标准的相机标定参数和投影模型，保证了投影的准确性。此外，论文还设计了一种自适应分割网络用于LiDAR分割，以适应不同的传感器配置和环境。

📊 实验亮点

论文在德国卡尔斯鲁厄市进行了长达55公里的驾驶测试，涵盖了城市、多车道道路和乡村高速公路等多种环境。实验结果表明，该方法能够显著提升LiDAR定位的精度和鲁棒性，尤其是在动态物体较多的城市环境中。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。通过提升LiDAR定位的精度和鲁棒性，可以提高自动驾驶车辆在复杂城市环境中的安全性，增强机器人在室内环境中的导航能力，并为增强现实应用提供更精确的位置信息。未来，该方法有望成为多传感器融合定位的关键技术之一。

📄 摘要（原文）

Semantic segmentation of LiDAR data presents considerable challenges, particularly when dealing with diverse sensor types and configurations. However, incorporating semantic information can significantly enhance the accuracy and robustness of LiDAR-based localization techniques for autonomous mobile systems. We propose an approach that integrates semantic camera data with LiDAR segmentation to address this challenge. By projecting LiDAR points into the semantic segmentation space of the camera, our method enhances the precision and reliability of the LiDAR-based localization pipeline. For validation, we utilize the CoCar NextGen platform from the FZI Research Center for Information Technology, which offers diverse sensor modalities and configurations. The sensor setup of CoCar NextGen enables a thorough analysis of different sensor types. Our evaluation leverages the state-of-the-art Depth-Anything network for camera image segmentation and an adaptive segmentation network for LiDAR segmentation. To establish a reliable ground truth for LiDAR-based localization, we make us of a Global Navigation Satellite System (GNSS) solution with Real-Time Kinematic corrections (RTK). Additionally, we conduct an extensive 55 km drive through the city of Karlsruhe, Germany, covering a variety of environments, including urban areas, multi-lane roads, and rural highways. This multimodal approach paves the way for more reliable and precise autonomous navigation systems, particularly in complex real-world environments.