【摘 要】
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随着汽车保有量的快速增长和驾驶道路环境的复杂化发展,交通安全成为了各个国家的关注重点。汽车作为最重要的交通主体之一,其驾驶安全性对道路交通安全有着至关重要的作用,而高效的智能驾驶技术能有效降低人为事故风险,因此汽车智能驾驶技术成为了汽车领域的重点研究方向。其中环境感知技术作为智能驾驶系统的“眼睛”,为决策和控制系统提供更准确的环境信息,对于提高汽车智能驾驶的安全性和效率有着重大意义。本文围绕视觉信
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随着汽车保有量的快速增长和驾驶道路环境的复杂化发展,交通安全成为了各个国家的关注重点。汽车作为最重要的交通主体之一,其驾驶安全性对道路交通安全有着至关重要的作用,而高效的智能驾驶技术能有效降低人为事故风险,因此汽车智能驾驶技术成为了汽车领域的重点研究方向。其中环境感知技术作为智能驾驶系统的“眼睛”,为决策和控制系统提供更准确的环境信息,对于提高汽车智能驾驶的安全性和效率有着重大意义。本文围绕视觉信息与激光雷达信息融合,对基于视觉、激光雷达信息的车辆目标检测技术进行研究,并从传感器信息融合的角度提高检测精度,主要研究内容如下:（1）基于视觉信息的二维车辆目标检测算法研究。考虑到智能驾驶系统对准确性和实时性的要求,首先在YOLOv5网络模型基础上,使用Swin-Transformer特征编码模块替换YOLOv5网络中部分CSP网络结构块,以较低计算成本提升了浅层局部特征提取能力。其次使用Bi-FPN特征融合网络框架代替原始PANet网络结构,并利用CBAM注意力机制增强重点关注特征融合性能。最终构造出ST-YOLO算法,提高了车辆算法的检测性能,尤其是提升了远距离小目标车辆和遮挡车辆的检测精度,为后期多传感器融合奠定了有效的视觉检测基础。（2）基于激光雷达信息的三维车辆目标检测算法研究。针对Point Pillars算法将点云数据转化为伪图像数据后,检测精度不够高的问题。在Point Pillars的特征融合网络中引入CBAM注意力机制和残差网络结构块,加强网络对重点关注特征的融合效果,搭建出CBAM-Point Pillars算法模型。经过实验验证,CBAM-Point Pillars车辆检测算法模型比原始Point Pillars具有更高的检测精度。（3）基于视觉与激光雷达信息融合的车辆目标检测算法研究。针对单一传感器信息的局限性问题,为充分利用视觉和激光雷达检测器的性能,提出了一种决策级多传感器信息融合检测框架。利用残差卷积神经网络结构对2D和3D检测结果进行融合处理,输出融合分类得分,以提高车辆目标检测精度。经过量化实验验证,证明所提出的决策级融合检测算法能够准确检测前方车辆,比基于单一传感器的车辆检测算法具有更好的检测精度。
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