【摘 要】
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无人化车辆驾驶剥离了运行过程中最不稳定的人为因素,符合车辆智能化、精准化的发展趋势,受到世界的广泛关注和研究。环境感知是无人驾驶技术的重要环节,各种传感器是车辆感知环境的重要媒介。单传感器获取信息有限,适应性较差,难以全面的获取真实路况信息。针对此问题,本文着重研究基于三维激光雷达与摄像头信息融合的无人驾驶环境感知方法。在摄像头环境感知方面,构建了基于YOLOv3的目标检测模型。以无人驾驶领域权威
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无人化车辆驾驶剥离了运行过程中最不稳定的人为因素,符合车辆智能化、精准化的发展趋势,受到世界的广泛关注和研究。环境感知是无人驾驶技术的重要环节,各种传感器是车辆感知环境的重要媒介。单传感器获取信息有限,适应性较差,难以全面的获取真实路况信息。针对此问题,本文着重研究基于三维激光雷达与摄像头信息融合的无人驾驶环境感知方法。在摄像头环境感知方面,构建了基于YOLOv3的目标检测模型。以无人驾驶领域权威数据集KITTI为基础,自制了模型的训练集与测试集。通过采用K-IGA算法优化Anchor（先验框）的取值、合并神经网络中的BN层至卷积层、使用GIOU思想改良损失函数的计算方式三方面措施改进了 YOLOv3算法。配置数据处理平台,使用自制数据集训练改进的YOLOv3模型,探讨了训练集均衡性、输入图片尺寸、Anchor数量及取值对算法性能的影响,进而得到最优化配置的图像目标检测模型,用以识别驾驶环境中车辆、行人、骑行者。实验结果表明,图像目标检测模型可以有效识别场景中的三类目标,测试集上的总体精度达到0.8713,实时性满足摄像头要求。在激光雷达环境感知方面,构建了一套点云数据处理算法实现目标检测。该处理流程基于Kd-tree构建点云数据结构来达到临近点的高效搜索,采用划分感兴趣区域和体素栅格化降采样处理减少数据点数量,使用统计滤波法去除点云的离群点,基于随机采样一致性算法（RANSAC）分割地面点云,采用基于距离的多段阈值欧式聚类法分割非地面点云,对分割形成的点云簇使用优化的L-shape算法拟合包围框,并获取检测目标的三维空间位置信息。依托无人车构建数据采集平台,实地采集中低速道路场景点云数据作为输入,在数据处理平台上实现整体流程。结果表明,点云目标检测模型可以提取出场景中的障碍物目标,单帧处理时间小于100ms。在摄像头与激光雷达的感知融合方面,构建了基于决策级融合的多维度感知算法。该算法以图像、点云目标检测结果为输入,经过数据信息的时间同步和空间匹配,将点云包围框投影至图像并计算图像检测框与点云投影框的重合度,根据重合度判断是否进行融合,融合成功则输出目标以三维包围框形式表现的空间信息和类别信息,对于不符合融合条件的目标输出空间信息。实验表明,感知融合模型将点云数据准确投影至图像,车辆、行人、骑行者目标融合有效率分别达到88.9%、81.1%、80.56%。该融合算法具有满足中低速路况要求的检测精度与实时性,实现了基于多维度信息的环境感知,提高了无人驾驶技术的安全性和可靠性。
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