【摘 要】
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地面无人平台在环境感知任务中主要使用的传感器包括激光雷达与可见光相机。然而激光雷达获取物体的表观信息有限,呈现给操作人员不够直观;可见光相机能够获取丰富的颜色纹理信息,但在低照度环境下无法采集到清晰的图像。近年来出现的星光相机能够在极低照度(10-4Lux)条件下利用非可见光波段成像。但由于非可见光波段图片不利于人脑理解,会对操作员远程监控产生影响。当前目标检测任务主要基于彩色可见光图像,星光图像
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地面无人平台在环境感知任务中主要使用的传感器包括激光雷达与可见光相机。然而激光雷达获取物体的表观信息有限,呈现给操作人员不够直观;可见光相机能够获取丰富的颜色纹理信息,但在低照度环境下无法采集到清晰的图像。近年来出现的星光相机能够在极低照度(10-4Lux)条件下利用非可见光波段成像。但由于非可见光波段图片不利于人脑理解,会对操作员远程监控产生影响。当前目标检测任务主要基于彩色可见光图像,星光图像由于不具备颜色信息使得目标检测结果受限。为方便操作员远程监控以及提高地面无人平台目标识别能力,本文首先研究了点云和图像的数据同步方法,而后获得点云信息引导的星光-可见光图像对以及星光图像-点云联合数据,以此为基础研究了低照度环境下星光图像彩色可视化及目标检测,论文的主要创新点和成果如下:1.设计实现了一种硬件同步与软件补偿的激光雷达-相机数据同步系统,具体包括:激光雷达锁相与传感器异步触发实现的时间同步方法,车体自运动补偿消除自身运动误差以及相机内外参数标定实现的空间同步方法。经过上述方法可以将激光雷达与相机数据在时序上保持一致,并且通过内外参数标定方案设计提高了点云到图像的标定精度。该方案确保了异质传感器数据的时空一致性,为点云与图像数据融合奠定了基础。2.提出了一种基于生成对抗网络融合图像对生成的星光图像彩色可视化方法,克服了传统彩色可视化问题中数据难以获取的问题。该方法首先借助激光雷达点云和GPS/IMU数据获得了在白天和夜晚对应邻近位姿的点云投影图像,在设计的L1损失与对抗损失结合的生成对抗网络中,利用多帧累积与滤波后得到星光-可见光图像对作为配对数据,将白天场景的可见光图像数据作为未配对数据,得到星光图像彩色可视化结果。实验效果表明通过该方法能够获得良好可信的星光图像彩色可视化结果。3.提出了一种融合激光雷达点云和星光图像的目标检测方法。该方法利用Delaunay三角剖分算法对点云在图像上的稀疏投影进行上采样处理,将深度和反射率信息与星光图像进行深层次特征融合,针对被测目标的特点,采用聚类方法预设检测结果尺寸,并通过多尺度目标检测网络得到了星光图像目标检测结果。实验表明,该方法在低照度下环境下对行人和车辆等目标检测效果良好。本文通过对相关课题进行深入研究,在设计实现激光雷达与可见光相机传感器数据同步方法的基础上,提出了一种基于生成对抗网络的融合图像对生成的星光图像彩色可视化方法,并设计了融合点云深度与反射率信息的星光图像目标识别网络,为地面无人平台低照度环境感知工作提供了可行方案。
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