【摘 要】
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随着人工智能的快速进步以及智能化社会的到来,自动驾驶车辆已经成为当前研究的热门课题。自动驾驶车辆的关键核心技术主要包括环境感知、精确定位、路径规划和线控执行等。其中,环境感知是其它技术实现的基础,是实现自动驾驶需要解决的首要和关键问题。目前,大部分的自动驾驶车辆都使用雷达和摄像头等多传感器融合的方法来进行道路环境感知,这种方法成本昂贵、后期信息融合处理过程复杂,所以基于纯视觉的自动驾驶车辆环境感知
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随着人工智能的快速进步以及智能化社会的到来,自动驾驶车辆已经成为当前研究的热门课题。自动驾驶车辆的关键核心技术主要包括环境感知、精确定位、路径规划和线控执行等。其中,环境感知是其它技术实现的基础,是实现自动驾驶需要解决的首要和关键问题。目前,大部分的自动驾驶车辆都使用雷达和摄像头等多传感器融合的方法来进行道路环境感知,这种方法成本昂贵、后期信息融合处理过程复杂,所以基于纯视觉的自动驾驶车辆环境感知技术近几年得到了快速发展,纯视觉环境感知即只利用摄像头拍摄到的图像来实时感知周围的环境信息。本文在对自动驾驶车辆的环境感知现状及关键技术进行分析后,决定基于纯视觉进行道路环境感知研究,在此基础上分别对图像处理技术中的道路目标检测算法、道路图像语义分割算法以及多任务环境感知算法进行了深入研究,提出了几种算法。论文的主要研究内容如下:（1）为了解决目前道路目标检测算法忽视弱势道路使用者的问题,研究了YOLOv5的基本结构和原理,针对一般道路路况和弱势道路使用者,分别训练了两个网络。第一个针对一般情况下的道路路况检测道路上的常见物体;第二个专门检测道路上的弱势道路使用者的网络弱势群体以提醒驾驶者,避免交通事故的发生。在BDD1OOK数据集上对两个网络进行训练和验证,实验结果表明两个网络可以达到较高的检测精度,具有鲁棒性和实时性。（2）深入研究了自动驾驶车辆环境感知中的图像目标检测技术,提出了一种改进YOLOv5的道路交通场景多目标检测算法。针对YOLOv5使用普通卷积不足以覆盖到所有感受野的问题,使用空洞卷积块代替部分普通卷积对其进行优化;针对YOLOv5检测头过多占用大量计算内存以及分类和定位相矛盾的问题,使用动态解耦头代替原网络中的三个检测头并将分类和定位任务分开同时进行。在BDD100K数据集的实验结果证明,相比较于YOLOv5目标检测算法,改进算法的性能提高显著,对目标有更高的置信度,可以实现复杂道路交通环境下的多目标检测任务。（3）针对多个单任务环境感知算法同时运行占用过多的计算资源、多个算法体积过大的问题,深入研究了多任务分支网络合并导致子网络性能变差所需要解决的问题,提出了一种面向道路环境的轻量级多任务网络感知算法,通过编码器使检测和分割共享同一主干网络,然后由检测解码网络产生输出图像进行道路目标的检测,由分割解码网络产生输出图像进行图像道路的分割。该算法通过CSP＿X模块减少网络的计算量使网络达到轻量级,通过PSP模块加强语义分割分支的性能,通过RST模块加强目标检测分支的性能。在BDD100K数据集和Cityscapes数据集上的实验结果表明,该算法可以利用一个网络同时实现对道路目标的检测任务和分割任务,各个模块均有着出色的表现,提高了整个多任务网络的性能。
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