【摘 要】
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随着智能驾驶车辆的快速发展,车辆前方障碍物的检测是为车辆安全驾驶提供保障的首要条件。在国内外众多智能驾驶车辆通常搭载激光雷达和摄像头传感器获取目标信息,激光雷达和摄像头在目标检测方面各有千秋,激光雷达测距精确度高,而且能够准确获取物体的三维信息并实现3D建模,但是激光雷达成本较高而且无法获得红绿灯、交通指示牌等信息;摄像头能以高帧率、高分辨率获取周围复杂的环境信息,比如前方车辆的目标宽度、类别等信
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随着智能驾驶车辆的快速发展,车辆前方障碍物的检测是为车辆安全驾驶提供保障的首要条件。在国内外众多智能驾驶车辆通常搭载激光雷达和摄像头传感器获取目标信息,激光雷达和摄像头在目标检测方面各有千秋,激光雷达测距精确度高,而且能够准确获取物体的三维信息并实现3D建模,但是激光雷达成本较高而且无法获得红绿灯、交通指示牌等信息;摄像头能以高帧率、高分辨率获取周围复杂的环境信息,比如前方车辆的目标宽度、类别等信息,但是它在恶劣环境下很难完成感知任务。由此仅依靠单一传感器的环境感知已经无法满足车辆在复杂交通场景下的目标检测需求。针对现有目标检测方法误检、漏检率高,稳定性差的问题,本文基于多传感器信息优势互补的特点,对激光雷达与摄像头的信息进行融合策略进行研究,提出了一种可针对目标进行分类且兼顾稳定性与检测精度的目标框筛选方案。课题研究内容如下:（1）基于棋盘格法对环境感知过程中使用的传感器进行联合标定,在获取摄像头内参矩阵的基础上,解算摄像头、激光雷达以及世界坐标系三者之间坐标相对的协同关系,从而推导激光雷达坐标系与视觉传感器坐标系间的相互转换关系式,以达到实现两传感器联合标定的目的。（2）根据现有采用深度学习的多传感器融合算法,简单阐明了MV3D算法的网络框架,然后分析了AVOD算法较MV3D算法的改进之处,由此引入AVOD算法,并针对AVOD网络结构,将其划分为特征提取模块和目标框筛选模块。（3）针对AVOD传感器融合算法目标框筛选精度低的问题,目标处于密集遮挡或者距离较远时无法被有效识别这些情况。针对AVOD网络目标框筛选模块中,传统非极大值抑制NMS算法作为筛选算法的原理和作用,在此基础上,针对传统NMS算法存在的不足,采用高斯函数加权的思路进行了优化改进;其次基于2D-Io U算法的理念构建新的姿态估计损失函数,进而提高3D目标框对障碍物检测的精确度,大大降低了误检漏检情况的发生。最后基于KITTI数据集与改进前AVOD融合算法进行对比分析,分析结果表明较AVOD算法,在简单、中等、困难三种难度下,改进后的AVOD算法对车辆和行人的平均检测精度分别提高了1.5%、1.35%、2.48%表明了算法改进的有效性。（4）实车验证分析。本文采用江淮思皓智能车为实车验证平台,利用车载激光雷达与摄像头对江淮园区主干道路进行数据包采集,其中涉及几种场景工况:车辆与行人同时存在、密集车辆遮挡、路口等。然后按照时间戳解析Rosbag包,得到图像数据及与其对应的激光雷达点云数据,其次对点云数据进行预处理得到点云鸟瞰图,最后将处理后的数据输入改进的AVOD算法进行验证分析,结果表明本文改进的基于激光雷达与摄像头信息融合的障碍物检测算法能够准确有效的完成车辆、行人的检测任务。
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