基于多线激光雷达点云的无人驾驶车辆检测方法

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:baby_say
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随着深度传感器以及目标检测等技术的发展,车辆的无人驾驶系统正在被越来越多的科研机构以及商业公司所重视,而无人驾驶系统所必须的环境感知能力则是车辆安全运行的保障。在无人驾驶常用的传感器方面,激光雷达相比于相机,有着受环境干扰程度小,深度信息精准等主要优势。在无人驾驶检测算法设计方面,深度学习的检测方法相比于传统检测方法有着自动学习特征以及精度较高等优点,所以本文主要研究内容为基于64线激光雷达的车辆感知深度学习算法的设计,主要有点云数据处理、建立数据集和深度学习网络设计三个主要任务。点云数据处理是去除车辆运动所带来的点云畸变。校正的方法主要是根据车载OXTS系统得到位姿信息,将一帧点云数据的起始扫描位置和终止扫描位置之间的点云通过插值的方式进行校正。建立数据集的任务主要是对数据采集车平台所采集的数据进行标注以用来训练和部署设计的检测算法。深度学习感知网络则采用了目前检测流行的两步法框架。本文设计了LiDAR-RPN和Shape-RCNN分别用来生成三维候选区域以及对三维候选区域内的点云进行二次分类和边界框回归。LiDAR-RPN是先将点云在俯视图上栅格化,再用设计的特征提取器对每个栅格进行特征提取。根据深度学习中的迁移学习理论,本文将2D图像检测中常用到的技术迁移到了点云俯视图检测中,可以快速地将点云中潜在目标区域给检测出来,本文设计的候选区域生成网络的召回率达到了Recall5097%。第二部分的Shape-RCNN网络以体素作为输入,并用本文训练的体素特征提取器进行特征提取,实验证明可以更好地提取目标的3D形状信息,便于准确地回归目标的尺寸,偏航角以及空间坐标。
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