论文链接：https://arxiv.org/pdf/2506.15851
摘要
本文介绍了自动驾驶汽车视觉定位中语义和特征引导的不确定性量化。传感器测量的不确定性量化与深度学习网络相结合对于很多机器人系统是至关重要的，特别是对于自动驾驶汽车等安全关键应用。本文在自动驾驶视觉定位的背景下开发了一种不确定性量化方法。本文方法的关键是使用轻量级传感器误差模型来学习测量的不确定性，该误差模型将图像特征和语义信息映射到两维误差分布。本文方法能够根据匹配图像对的特定上下文进行不确定性估计，以潜在方式来隐式地捕获其它关键、未标注的因素（例如，城市vs高速公路、动态场景vs静态场景、冬天vs夏天）。本文使用Ithaca365数据集证明了所提出的不确定性预测框架的准确性，其中包括光照和天气（晴天、夜晚、雪天）的变化。本文对传感器+网络的不确定性量化以及使用独特传感器门控方法的贝叶斯定位滤波器进行评估。结果表明，在恶劣天气和光照条件下，测量误差不符合高斯分布，并且可以通过本文的高斯混合模型进行更好地预测。
主要贡献
本文的贡献总结如下：
1）本文提出了一种轻量级、可泛化的方法，用于学习基于视觉的传感器+网络的不确定性模型，它结合了语义和特征信息来预测定位不确定性，而无需修改基础流程；
2）本文使用高斯混合模型来准确地捕获深度视觉定位流程的测量不确定性；
3）本文使用各种环境条件（包括雨天、雪天和夜间环境）下的大型现实世界数据集来验证传感器+网络的不确定性模型及其与贝叶斯估计框架的结合。
论文图片和表格
总结
本项工作提出了一种基于学习的方法来建模深度视觉定位流程的不确定性，并且使用正式的估计方法（用于预测的统计模型和贝叶斯滤波器估计）进行验证。本文开发了一种基于学习的传感器误差模型：关键点-语义-误差网络（KSE-Net），它利用图像特征和语义来预测建模为两维高斯混合分布的测量不确定性。本文使用具有不同天气和光照条件的大规模现实世界自动驾驶数据集进行评估。结果表明，深度学习定位预测被更准确地建模为高斯混合，本文方法能够更准确地捕获预测的长尾情况和异常值。本文还使用sigma点滤波器和高斯和滤波器以及独特的GM传感器门控方法来评估所提出的方法，结果证明了在所有条件下均实现了准确的不确定性预测。值得注意的是，本文方法显著改进了在夜间预测位置和测量不确定性，这是先前方法的主要不足之处。此外，本文方法能够很好地适用于各种条件。
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编辑：Zero
