【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,自动驾驶技术已成为当今学术界和工业界的研究热点,其中障碍物检测技术是自动驾驶技术的核心技术。目前主流的障碍物检测技术普遍采用基于卷积神经网络的障碍物检测方法,该方法相比传统的手动提取特征的方法具有更好的鲁棒性,能更好的适应自动驾驶领域。但基于深度卷积神经网络的障碍物检测方法在检测速度和准确度上有着很难调和的矛盾。由于自动驾驶信息感知和融合系统需要及时准确的识别交通环境和各种
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随着人工智能技术的发展,自动驾驶技术已成为当今学术界和工业界的研究热点,其中障碍物检测技术是自动驾驶技术的核心技术。目前主流的障碍物检测技术普遍采用基于卷积神经网络的障碍物检测方法,该方法相比传统的手动提取特征的方法具有更好的鲁棒性,能更好的适应自动驾驶领域。但基于深度卷积神经网络的障碍物检测方法在检测速度和准确度上有着很难调和的矛盾。由于自动驾驶信息感知和融合系统需要及时准确的识别交通环境和各种障碍物属性,所以设计一同时具有高检测速度和高准确度的障碍物检测模型尤为重要。本文在Center Net障碍物检测模型的基础上,设计了Fast Center Net障碍物检测模型,主要研究内容如下:（1）基于Center Net障碍物检测模型,对Hourglass网络模型进行改进,减少其参数量和计算量,设计DS＿HG模型。对Center Net障碍物检测模型中只用最后一张特征图的方法进行了改进,充分考虑多张特征图的融合。本文在融合特征图时,对特征图添加可学习权重,提出了t FPN特征图融合方法,可以使模型通过自主学习得到各个特征图对最后检测结果的重要性。在Center Net障碍物检测模型的基础上,本文考虑了注意力机制的使用,通过改进卷积块注意力模型（Convolutional Block Attention Module,CBAM）机制,以便最后通过热图对障碍物检测结果进行解码。（2）设计了Fast Center Net障碍物检测模型,该模型在保证Center Net的检测准确度的条件下,大幅提高了障碍物检测速度。通过在MS COCO数据集上的实验表明,Fast Center Net障碍物检测模型的检测准确度AP值和速度FPS分别达到了44.0和35,比Center Net障碍物检测模型分别提高了1.6%和150%。最后在KITTI数据集上,AP值和速度FPS分别达到了98.5和38,可以满足自动驾驶中障碍物检测的使用需求。（3）在Panosim仿真平台搭建了车辆避障环境,通过障碍物检测模型实现了对障碍物的检测。通过对比实验,Fast Center Net障碍物检测模型比Center Net模型较早的检测到障碍物比较平滑的对车辆进行控制。
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