一文读懂无人驾驶视觉端对端定位

「无人驾驶」一直是一个充满矛盾的高新技术。在大众眼里，它看起来是那么的遥不可及，可又仿佛近在咫尺。而在学界和业界，毫无疑问，无人驾驶同样是当下的关注热点。

各大头部企业也纷纷成立自己的研究院和实验室，高校内也如火如荼地开展针对无人驾驶的研究，不论是继续做研究还是就业，这个方向确实看起来一派繁荣。

对于研究从业者，还有什么比当下既是研究热门又是热门就业方向更香的呢？

感知、定位、规划决策、控制是无人驾驶四个基本系统模块。感知中比较重要的一个部分就是定位，如果没有精确的定位结果，后续的决策和执行无从谈起。

在高架下、高楼旁、隧道、地下车库以及有大量树荫场景下，汽车的高精度定位结果基于融合定位技术产生。除了传统的惯导外，雷达定位和视觉定位是能够与GNSS进行融合定位，具有应用前景的技术方案。

4月13日，在无人驾驶领域多年研究和落地经验的张老师，带大家领略无人驾驶、视觉定位的发展背景及重要概念，梳理视觉定位的几种传统方法，带大家寻找创新点和idea。

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视觉定位是指用车载摄像头拍摄环境图像，跟已知的地图元素做对比或以递推方式计算车辆位置的定位方式，可分为绝对定位和相对定位。

准确的定位能力是自动驾驶的基础。传统的视觉定位框架通过几何模型来解决语义地图匹配问题，几何模型依赖于复杂的参数调整，从而阻碍了大规模部署。实时、准确和鲁棒的定位对于自动驾驶汽车（AVs）实现安全、高效驾驶至关重要，而实时性能对于AVs及时实现其当前位置以进行决策至关重要。单目视觉定位技术解决的问题是利用单目摄像头采集的视频流，恢复过程中单目摄像头的运动轨迹。

在过去的几年中，视觉目标跟踪领域的研究越发火热，从早期基于稀疏表示的生成式跟踪方法、判别式跟踪方法到基于深度孪生神经网络的跟踪方法，SOTA不断更新迭代，我们看到无监督、半监督在视觉定位中的巨大作用。

2月9日，公开课中张老师将带来运用无监督、半监督的单目视觉定位方案。通过研究背景梳理与论文带读，理解研究脉络、热点方向，可能的创新点。

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