【摘 要】
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自动驾驶作为当前最为热门的前沿技术之一,得到许多学术界和工业界人员的极大关注。多传感器融合技术使得自动驾驶车辆更全面地感知周围的环境,从而做出更准确的决策、实现更安全的行驶。围绕多传感器融合技术,本文开展了多传感器标定和目标检测两个子领域的研究。在现有多传感器标定研究中,双目相机标定和相机与激光雷达外参标定大多是分步进行的,容易造成标定误差的累积。此外,在相机与激光雷达融合的目标检测研究中,现有基
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自动驾驶作为当前最为热门的前沿技术之一,得到许多学术界和工业界人员的极大关注。多传感器融合技术使得自动驾驶车辆更全面地感知周围的环境,从而做出更准确的决策、实现更安全的行驶。围绕多传感器融合技术,本文开展了多传感器标定和目标检测两个子领域的研究。在现有多传感器标定研究中,双目相机标定和相机与激光雷达外参标定大多是分步进行的,容易造成标定误差的累积。此外,在相机与激光雷达融合的目标检测研究中,现有基于特征层融合的算法网络结构大多较为复杂,融合效果差。针对以上问题,本文提出了一种双目相机与激光雷达外参联合标定方法和一种基于双目相机与激光雷达后融合的车辆检测算法。研究内容概括如下:首先,搭建了一个包含双目相机和激光雷达的车载实验平台,采集了包含双目图像和激光雷达点云的标定数据,并利用多种标定工具分别进行了双目标定和相机与激光雷达标定。在对标定结果的分析中,提出了闭环位姿这一评价指标。接着,提出了一种满足位姿闭环约束的双目相机与激光雷达的外参联合标定算法。该算法利用位姿闭环约束联合了双目外参标定和相机与激光雷达外参标定过程,并结合了点、面约束来提升相机与激光雷达标定的精度。针对相机与激光雷达标定,本文的标定算法在仿真数据集上能够达到2.3cm的位置精度和0.37°的角度精度,在实车标定实验中相比于Matlab标定工具箱（LCC）也有更小的标定误差和更快的标定速度。最后,提出了一种基于双目相机和激光雷达后融合的车辆目标检测算法。在获得传感器标定参数的前提下,利用手工特征表示双目二维目标检测结果和点云三维目标检测结果的几何和语义一致性,再通过一个后融合网络获得更高精度的三维目标检测结果。在KITTI验证数据集上,本文算法相较于原三维目标检测网络SECOND,在中等难度下的车辆目标检测精度上具有4.62%的提升和1.93%的提升,并且在20m以上的距离范围提升效果更显著。
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