【摘 要】
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自动驾驶是当前人工智能研究的一个重要方向,人们对于智能化交通的诉求使得这一研究方向具有极大的实用价值。自动驾驶车辆往往搭载多种类型的传感器,常见的有行车记录仪和激光雷达。各种传感器不同的特性决定了单一的传感器只能提供环境的部分信息,因此为了获取车辆周围更详细的环境信息,实现多传感器数据的融合尤为必要。目标检测是自动驾驶研究的关键技术之一,准确且快速地对车辆周围障碍物进行检测能够给自动驾驶车辆提供有
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自动驾驶是当前人工智能研究的一个重要方向,人们对于智能化交通的诉求使得这一研究方向具有极大的实用价值。自动驾驶车辆往往搭载多种类型的传感器,常见的有行车记录仪和激光雷达。各种传感器不同的特性决定了单一的传感器只能提供环境的部分信息,因此为了获取车辆周围更详细的环境信息,实现多传感器数据的融合尤为必要。目标检测是自动驾驶研究的关键技术之一,准确且快速地对车辆周围障碍物进行检测能够给自动驾驶车辆提供有效的避障信息,保证车辆的安全行驶。随着计算机视觉技术的发展,目标检测技术已经从过去的二维检测逐步向三维空间目标检测方向发展,在自动驾驶领域,高精度的三维目标姿态估计能够进一步提高自动驾驶车辆的安全性。基于此,本文研究基于双传感器信息融合的三维物体姿态估计。首先,本文对基于RGB图像的目标检测算法进行研究。RGB图像是自动驾驶车辆上常见而且重要的信息来源,基于RGB图像的目标检测技术发展较为成熟。在对三种类型的目标检测算法介绍和分析的基础上,本文选取基于回归的目标检测算法进行改进。对改进前后的算法在公开数据集和本地采集数据上进行实验,实验结果较为全面地体现了改进算法的优越性。其次,本文对基于RGB图像和激光雷达点云数据融合的目标定位方法进行研究。对于目前较为先进的RGB图像和激光雷达点云的融合算法,分析其不足并针对性地提出了视锥体PointNet目标行为算法。在公开数据集上对该算法进行目标定位实验,结果表明本文算法在目标定位方面具有较好的精度。在本地采集数据集上进行实验,表明了该目标定位算法的实用价值。最后,对目标的姿态参数进行预测并可视化。目标姿态参数包括尺寸、方向和位置。本文将RGB图像中目标边界框预测的思路迁移到点云中,利用点云空间信息丰富的优势进行目标尺寸和方向的预测,结合已获得的位置参数,在三维空间中可视化目标姿态。实验利用3D目标的检测率来衡量目标姿态参数的预测精度,并给出了驾驶场景中目标的可视化姿态。
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