【摘 要】
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随着半导体与人工智能技术的飞速发展,自动驾驶成为了目前学术界与工业界的研究热点之一。自动驾驶汽车只有对周围环境有着精准的感知,才能够稳定可靠地运行。目标检测是自动驾驶系统感知模块的核心功能,通常人们采用二维的目标检测,即根据图像信息预测出物体的位置与类别。然而,二维的目标检测不能提供准确的深度信息,即距离等信息,而这却是自动驾驶系统中路径规划、障碍物避让等模块所必须的。激光雷达点云能够提供十分精准
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随着半导体与人工智能技术的飞速发展,自动驾驶成为了目前学术界与工业界的研究热点之一。自动驾驶汽车只有对周围环境有着精准的感知,才能够稳定可靠地运行。目标检测是自动驾驶系统感知模块的核心功能,通常人们采用二维的目标检测,即根据图像信息预测出物体的位置与类别。然而,二维的目标检测不能提供准确的深度信息,即距离等信息,而这却是自动驾驶系统中路径规划、障碍物避让等模块所必须的。激光雷达点云能够提供十分精准的深度信息,能够很好地弥补图像信息当中的深度信息。但是目前基于点云的三维目标检测方法精度仍然有比较大的上升空间,而点云与图像又拥有着十分良好的互补性,因此研究基于点云与图像融合的三维目标检测具有十分重要的意义。目前基于融合的检测方法中,一般使用中期或后期融合的策略,先分别将两种模态信息进行特征提取,该过程会对各模态数据的特征信息造成损失;并且在很多方法中,存在融合模态投影角度不一致的问题,导致信息融合阶段无法学习出表达能力更强的特征。针对上述问题,本论文提出了一种点云与图像融合的方法,并在此基础上,提出了一个基于点云与图像融合的三维目标检测网络,具体工作包括以下方面:（1）提出了一种点云与图像融合的方法,命名为Attentive-Continuous Convolution模块（简称ACC模块）。该模块对点云帧中激光点进行遍历,利用K-NN（K-Nearnest Neighbor,K近邻算法）匹配出临近点,根据相机外参标定矩阵找到语义图像中与激光点对应的具体像素特征,将这些语义特征投放进MLP（Multi-Layer Perceptron,多层感知机）进行连续卷积,最后经由注意力机制得出融合后的点云语义特征拼接到对应原始点的特征上,为原始点云增加额外的语义特征,从而提高模态数据的表达能力。（2）基于ACC模块提出了三维目标检测网络Fusion-Pillars（简称FP网络）。该网络主要接受图像以及点云作为输入数据。图像先经过语义分割得出与相应语义张量,然后接受对应点云帧的输入,对点云帧中所有激光点通过（1）中的ACC模块进行特征融合与拼接。最后将融合后的点云帧投放进Point Pillars网络中进行目标检测。FP网络使用了前期融合的策略,从输入数据特征上增加了丰富性,且从整体网络框架上降低了运算成本。（3）从三个方面对本文提出的ACC模块与FP网络进行了测试与验证。首先使用数据量更为丰富的Cityscapes数据集对语义分割子网络U-Net进行预训练,解决了针对小容量样本数据训练网络的性能提升问题;然后从ACC模块与FP网络相关性方面,通过将性能不同的语义分割网络插入到FP网络中,发现语义分割网络与FP网络的性能呈正相关;最后将本文提出的FP网络与目前其他三维目标检测方法的性能进行对比,得出FP网络性能最高,验证了ACC模块与FP网络的有效性。
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