【摘 要】
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近年来,自动驾驶技术逐渐成为学术界及工业界研究的重点,而车载移动激光雷达获取到的三维点云数据,是智能车辆感知周围环境的关键信息。由于雷达传感器与物体的相对位置、物体的自遮挡与物体间的相互遮挡,使得采集到的数据中无法获得完整的车辆点云。为了更精准地感知环境,需要借助三维补全技术来获得更完整的、更高质量的点云数据。随着相关研究的逐渐深入,许多基于深度学习的三维补全模型相继出现,但这些研究大多在合成数据
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近年来,自动驾驶技术逐渐成为学术界及工业界研究的重点,而车载移动激光雷达获取到的三维点云数据,是智能车辆感知周围环境的关键信息。由于雷达传感器与物体的相对位置、物体的自遮挡与物体间的相互遮挡,使得采集到的数据中无法获得完整的车辆点云。为了更精准地感知环境,需要借助三维补全技术来获得更完整的、更高质量的点云数据。随着相关研究的逐渐深入,许多基于深度学习的三维补全模型相继出现,但这些研究大多在合成数据集上完成,迁移到真实数据上时往往效果会下降。在保证补全模型效果的基础上,进一步提高模型的精确度与可信度,对于实现复杂道路场景下的自动驾驶具有重要意义。针对这个问题,本文提出了一个面向车辆的端到端三维点云质量评价及补全模型（Point Voxel Completion Network,PVCNet）,具体工作如下:1.构建车辆的仿真雷达扫描数据集。通过分析真实道路环境下车辆的点云数据特征,仿真激光雷达的扫描方式,自动生成贴近真实数据的仿真数据,为提出的深度学习框架PVCNet提供足够的训练数据。2.设计点云数据质量评价体系。围绕真实数据点云密度不一致、遮挡程度差异大的现象,设计自动的点云质量评价体系,结合点云的形状、密度等信息,进行点云质量评估,为点云补全结果提供置信度参考。同时,初步预测缺失点云的位置信息,并以特征向量的方式传递到最终的补全模块中。3.提出面向道路车辆的点云补全模型。针对道路场景中车辆的点云数据特点,在三维重建损失的基础上,设计了法向量损失和主方向损失,同时,结合点云数据与体素数据的优势,提升针对道路场景中车辆的点云补全效果。通过在不同场景、不同任务中进行多项实验,证明了本文提出的PVCNet框架在面向道路车辆的三维点云补全任务上具有良好的效果,并在多类别点云物体的补全任务上,也展现出具有竞争力的表现。
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