【摘 要】
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本文以激光雷达捕获的点云数据为研究对象,并以深度学习为研究工具来深入探讨无人驾驶车辆对驾驶场景的认知问题。对驾驶场景的有效认知,是无人驾驶中极为重要的一环。无人驾驶车辆在行驶的过程中,需要实时的从周边的驾驶环境获取有效的信息,然后对这些信息进行有效的理解和认识,以便为后续的路径规划和导航做好铺垫。点云语义分割在无人驾驶车辆的环境感知中扮演着重要的角色,它能为无人驾驶车辆提供一个易于理解的三维语义世
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本文以激光雷达捕获的点云数据为研究对象,并以深度学习为研究工具来深入探讨无人驾驶车辆对驾驶场景的认知问题。对驾驶场景的有效认知,是无人驾驶中极为重要的一环。无人驾驶车辆在行驶的过程中,需要实时的从周边的驾驶环境获取有效的信息,然后对这些信息进行有效的理解和认识,以便为后续的路径规划和导航做好铺垫。点云语义分割在无人驾驶车辆的环境感知中扮演着重要的角色,它能为无人驾驶车辆提供一个易于理解的三维语义世界。因此,本文利用深度学习的方法,构建了一个基础的分割网络来对点云场景进行有效的分割,并使用了一些措施来改善网络的分割效果,最终实现对点云空间场景的有效分割。本文的主要工作如下:首先,本文对点云的获取方式,点云的特性进行了介绍,然后针对点云的特性和现有的计算资源,提出了一种对空间点云进行转换的方法。点云是空间中一系列反射点坐标的集合,它是一种稀疏,非结构化的数据结构,在用三维卷积神经网络来对点云进行处理时,会导致计算资源的紧张,这对于现有的计算平台来说是不可取的。因此,本文提出将三维点云映射到二维空间,降低输入数据的维度,在二维空间来对点云进行处理,以便减少计算资源的负担。其次,为了能对映射后的点云进行有效的分割,本文在UNet的基础上构建了基本的分割框架,并对搭建的基础网络做一些改动,来增强网络对点云场景中物体的分割效果。如使用Focal Loss来增强网络在小目标物体上的检测精度,使用不同的注意力模式来提高模型对流通于网络中的信息流的利用,以及在特征提取的初期阶段,提出信息聚合模块来增强网络对数据噪声的抗干扰能力。另外,在增大网络感受野的时候,本文使用Vortex Pooling模块来保证特征图的分辨率,和在对低层特征和高层特征进行融合时,提出一个新颖的语义强化模块来减弱低层特征和高层特征之间的语义间隔,增强特征融合的效果。最后,基于上述改进措施,本文构建了一个完整的,用于点云场景语义分割的框架。最终的实验结果表明,本文搭建的模型能对点云场景进行有效的分割。
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