【摘 要】
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近年来,无人驾驶技术发展迅速,无论是在民用领域还是军用领域都具有广阔的发展前景。环境感知是无人驾驶系统中至关重要的一个模块,本文主要针对环境感知中三项重要的任务开展研究工作,主要的研究成果和创新点如下:提出了一种基于多线激光雷达的道路检测算法。通过栅格映射和统计高度分布的方法构建改进多属性栅格图,有效滤除空间内噪声点,并将栅格标记为正障碍、悬浮障碍和地面。然后,直接在栅格图中运用自适应圆弧区域搜索
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近年来,无人驾驶技术发展迅速,无论是在民用领域还是军用领域都具有广阔的发展前景。环境感知是无人驾驶系统中至关重要的一个模块,本文主要针对环境感知中三项重要的任务开展研究工作,主要的研究成果和创新点如下:提出了一种基于多线激光雷达的道路检测算法。通过栅格映射和统计高度分布的方法构建改进多属性栅格图,有效滤除空间内噪声点,并将栅格标记为正障碍、悬浮障碍和地面。然后,直接在栅格图中运用自适应圆弧区域搜索确定左右候选道边点,最后运用最小二乘法和改进RANSAC算法相结合的方法拟合道路边界。实验结果表明,算法在校园道路和KITTI道路集里的城市道路中都能有效检测出道边,具有很好的鲁棒性,并且可以满足无人车对道路检测精度和实时性的需求。针对环境感知中动态障碍物检测这一难点问题,提出了将毫米波雷达和多线激光雷达数据融合实现动态障碍检测的算法。首先,基于目标生命周期实现了毫米波雷达有效目标确定,得到了具有鲁棒性的测量数据,然后,运用扩展卡尔曼滤波实现目标运动状态估计。将毫米波雷达得到的动态目标点和激光雷达的多属性栅格图融合,通过聚类算法和边框模型构建得到标记有运动状态信息的动态障碍物方向边框,实现了动态障碍物检测功能。本算法有良好的实时性性能,在超车、会车等复杂决策任务中起到了重要作用。针对现有一些3D目标检测算法实时性和精度的不足,提出了一种新颖的基于深度神经网络的3D目标检测与识别算法。首先,通过栅格化映射的预处理方法,建立3D点云数据与2D栅格图之间的映射关系,并运用一个小型的点云特征提取网络实现栅格特征编码,将3D无序点云数据转化为了一个鸟瞰视角下的2D特征图。然后,运用图像目标检测中成熟的算法实现3D目标检测。在实验分析过程中,分析了一些关键参数的选择对实验结果的影响,并在最终的对比实验中证明本算法在多个类别中的检测精度超过了一些现有算法,并在算法执行速度上有很大提升。
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