【摘 要】
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随着无人驾驶在多个场景上的成功应用,人们对于其安全性的需求也日益增长。目标检测是无人驾驶环境感知中的重要环节,对无人驾驶车辆能否安全行驶有着至关重要的影响。然而现阶段基于单传感器的目标检测算法无法满足实时、高精度的需求,因此多传感器融合的目标检测算法变得极具研究意义。考虑到激光雷达成本较高且在恶劣天气下鲁棒性骤降,基于毫米波雷达和视觉信息融合的目标检测算法突显出广阔的应用前景。本文针对毫米波雷达和
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随着无人驾驶在多个场景上的成功应用,人们对于其安全性的需求也日益增长。目标检测是无人驾驶环境感知中的重要环节,对无人驾驶车辆能否安全行驶有着至关重要的影响。然而现阶段基于单传感器的目标检测算法无法满足实时、高精度的需求,因此多传感器融合的目标检测算法变得极具研究意义。考虑到激光雷达成本较高且在恶劣天气下鲁棒性骤降,基于毫米波雷达和视觉信息融合的目标检测算法突显出广阔的应用前景。本文针对毫米波雷达和视觉信息融合的目标检测算法展开研究,提出了SMOKEFusion算法,将无锚框的图像目标检测网络应用于融合算法中的视觉信息处理分支,利用视锥方法关联雷达点云和图像特征,在特征层融合点云和图像特征以生成更精确的目标边界框信息。具体内容如下:（1）视觉信息处理分支采用无锚框的图像目标检测算法SMOKE,以一阶段的方式快速生成目标的初步3D边界框,为无人驾驶实时性的实现提供可能性。同时在图像上获取包含3D边界框投影的最小2D框,为后续视锥的生成做准备。（2）为了解决雷达点云信息处理时在Z轴的缺失问题,不同于传统解决方法直接将雷达点云投影至图像,而是将柱状形态应用在雷达点云上,具体表现为通过预设柱体的长宽高扩张雷达点云为雷达点云柱,为雷达点云提供了更接近真实情况的空间形态。（3）根据最小2D框和3D边界框的信息改进传统视锥大小,生成新的感兴趣视锥区域,对该区域内的雷达点云柱进行关联,取区域中最接近的雷达点云柱为与该目标匹配的点云信息。届时,将雷达深度信息特征和图像特征相融合,作为融合特征输入精准二次回归头部网络,以获取更精确的3D边界框编码信息。（4）针对提出的基于毫米波雷达和视觉信息融合的车前目标检测SMOKEFusion算法,在新颖的nu Scenes数据集上进行测试,和其他现有的基于单图像的算法、基于激光雷达的算法和基于融合的算法作比较。结合nu Scenes数据集的评价指标,SMOKE-Fusion算法在nu Scenes检测分数上比次高的算法高出约1.4个百分点。在误差系列指标中,其中平均速度误差和平均属性误差为0.536和0.130,均为所有对比方法中的最低值。综上,SMOKE-Fusion算法在性能上有一定的提升,且视觉信息与雷达信息的融合使得算法部分误差项数值减小。
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