基于3D激光雷达的实时车辆检测与跟踪

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随着科学技术的不断发展,人类社会进入了万物智能、万物互联的智能化时代。无人驾驶汽车在汽车行业和人工智能的飞速发展下逐渐成为业界焦点并引导着未来汽车的发展方向。无人驾驶汽车是汽车产业和物联网、人工智能、高性能计算芯片等新一代信息技术深度融合的产物,是一种集环境感知、导航定位、路径规划、行为控制等多种技术于一体的综合性系统。在真实道路环境中,车辆是无人驾驶汽车的重要交互对象,所以研究车辆检测与跟踪具有非常重要的现实意义,可以避免无人驾驶汽车发生碰撞,保护乘员安全。3D激光雷达是无人驾驶汽车进行环境感知的一种重要的传感器,从基于3D激光雷达的车辆检测与跟踪系统获取的道路车辆信息也有助于无人驾驶汽车进行路径规划和实时定位与建图(SLAM)。为了精确感知无人驾驶汽车周边环境中的车辆,本文设计了一种点云聚类算法,能够有效的从原始点云数据中提取出一系列独立的对象;选取特征并利用支持向量机(SVM)训练出分类器,开发基于SVM的车辆检测系统;结合全局最近邻(GNN)算法,开发基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的车辆跟踪系统,对检测到的车辆进行跟踪;运用跟踪辅助检测策略,借助跟踪结果进一步提高车辆检测的效果。本文设计的车辆检测与跟踪方法均已在无人驾驶汽车平台上得到了验证。
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