一种自动驾驶车辆位姿估计方法

本发明提出了一种自动驾驶车辆位姿估计方法。首先，利用汽车摄像头获取道路彩色图片，并结合3D汽车模型输入至基于Mask‑RCNN的网络，得到汽车实例图像和3D点云。然后，通过PSPNet和PointNet++网络提取特征，再利用Transformer融合模块和FSAM、FCAM模块进行特征融合，得到全局特征。同时，使用ResNet‑1网络GSENet和PointNet++网络提取3D汽车模型的全局和类别级特征。将这些特征输入自适应模块，得到新的全局特征，并与实例全局特征融合，生成注意力矩阵。最后，利用基于Transformer的注意力模块和注意力矩阵对先验点云进行变形，以估计车辆位姿。这种方法能有效提取汽车的局部和全局特征，并通过特征融合和注意力矩阵提高位姿估计的准确性。