【摘 要】
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城市道路交通场景复杂多样,依赖车载传感器难以全面感知威胁行车安全的潜在风险,而路侧传感器可以有效扩大单车感知范围,提高驾驶安全性。本文依托国家重点研发计划项目“车路协同环境下车辆群体智能控制理论与测试验证”（2018YFB1600600）,以城市道路T型路口为主要研究场景,通过自主构建路侧激光雷达与视频数据集,提出了路侧激光雷达3D目标识别算法,以及激光雷达与摄像机融合的目标识别与跟踪算法,为后续
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城市道路交通场景复杂多样,依赖车载传感器难以全面感知威胁行车安全的潜在风险,而路侧传感器可以有效扩大单车感知范围,提高驾驶安全性。本文依托国家重点研发计划项目“车路协同环境下车辆群体智能控制理论与测试验证”（2018YFB1600600）,以城市道路T型路口为主要研究场景,通过自主构建路侧激光雷达与视频数据集,提出了路侧激光雷达3D目标识别算法,以及激光雷达与摄像机融合的目标识别与跟踪算法,为后续开展城市道路复杂场景下的车路协同感知研究奠定基础。主要研究内容如下:（1）路侧多源感知数据集自主构建。针对目前路侧数据集规范性较差的问题,本文选择城市道路T型路口为研究场景,设计了与之相适应的路侧感知设备联合布设与数据采集方案;采用改进DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法,分析了场景与目标点云空间分布特性,设计了激光雷达数据标签规范化处理方法。在白天和夜晚两种不同光照条件下,自主构建了包括小轿车、卡车、行人和非机动车辆4类目标的路侧多源感知数据集。（2）路侧激光雷达3D目标识别。针对目前基于车载激光雷达数据的3D目标检测算法很难直接应用于路侧感知数据的问题,设计了基于Point RCNN的两阶段目标识别算法框架;利用路侧点云数据中的道路和建筑物等静态背景特征,采用等差间距法对3D点云空间信息进行划分;使用改进的特征提取算法提取点云数据特征,最终完成3D边界框的生成。通过自建路侧激光雷达数据集的实例验证,发现改进的算法在简单、中等、困难情况下的3D目标检测精度分别为88.22%、77.28%、72.71%,较对比算法的检测精度分别提升1.33%、1.37%、1.48%。（3）激光雷达与摄像机目标识别与跟踪。针对激光雷达感知距离受限的问题,设计了基于决策级融合思想的激光雷达与摄像机融合感知方案,将二者感知范围划分为超长视距、超广视角和感知重叠三个子区域完成目标识别。基于历史帧数据中获取的车辆位置、方向等多维状态参数,设计了针对不同工况的逐帧多目标跟踪方法。通过自建路侧多源感知数据集上的实例测试,发现提出的融合算法具有更高的目标检测精度,能够有效地改善了超远距离和视觉盲区中目标漏检以及目标遮挡的问题。
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