【摘 要】
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自动驾驶数据集是自动驾驶算法研究的重要基础与前提,数据集的质量会直接影响自动驾驶算法的精度与稳定性,从而影响自动驾驶设备的安全性。因此,在自动驾驶技术飞速发展的背景下,自动驾驶数据集的采集与制作尤为重要。目前,自动驾驶数据集的采集平台较为单一,所采集到的数据难以满足园区高动态环境下自动驾驶的特殊需求,同时自动驾驶数据集采集过程中的主流传感器标定方法较为陈旧,会极大的制约数据集采集的速度,亟需进行迭
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自动驾驶数据集是自动驾驶算法研究的重要基础与前提,数据集的质量会直接影响自动驾驶算法的精度与稳定性,从而影响自动驾驶设备的安全性。因此,在自动驾驶技术飞速发展的背景下,自动驾驶数据集的采集与制作尤为重要。目前,自动驾驶数据集的采集平台较为单一,所采集到的数据难以满足园区高动态环境下自动驾驶的特殊需求,同时自动驾驶数据集采集过程中的主流传感器标定方法较为陈旧,会极大的制约数据集采集的速度,亟需进行迭代升级。针对数据采集平台的单一化问题,本文设计并搭建了两种针对园区高动态自动驾驶数据集的新型数据采集平台,其中车载平台包含有中心雷达、补盲雷达、环视相机与定位模块,拥有较高的图像视野与点云密度,手持平台采用三层可变式机械结构,能够灵活搭配传感器组合方式,能较好地满足园区自动驾驶背景下数据集采集的需求。针对多个激光雷达与相机间的传感器标定问题,本文设计了一套基于里程计与手眼标定的传感器标定方法。该方法分为前端里程计与后端优化算法两部分。前端里程计使用ORB-SLAM视觉里程计算法与BALM激光里程计算法,由传感器原始数据计算每个传感器的位姿信息,后端优化算法通过每个传感器的位姿信息,构建手眼标定约束方程,并使用SVD分解与最小二乘法进行求解。该方法相比于目前主流的使用标定板的方法,拥有更高的效率与更少的人工工作量,在数据集采集中具有较大的应用价值。最后,在新的数据采集平台与传感器标定方法的基础上,本文设计了一套完整的、针对园区自动驾驶任务的高动态自动驾驶数据集的采集与制作流程,并试制了包含有30段数据的小型自动驾驶数据集,该数据集可为园区自动驾驶的研究提供重要帮助。
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