【摘 要】
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随着深度学习、车联网边缘计算和5G通信技术的高速发展,自动驾驶正成为未来十年影响汽车行业的关键技术。传感器是自动驾驶系统感知外界环境的媒介,传感器之间的协同性和互补性是进一步提高自动驾驶安全性的关键。近年来,多传感器融合技术得到越来越多的关注,其中点云融合方法在三维目标检测和地图构建上的应用也逐渐增多。车联网边缘计算技术旨在赋予车辆边缘节点更强大的信息处理能力与内容传输能力,为车载应用提供更高效、
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随着深度学习、车联网边缘计算和5G通信技术的高速发展,自动驾驶正成为未来十年影响汽车行业的关键技术。传感器是自动驾驶系统感知外界环境的媒介,传感器之间的协同性和互补性是进一步提高自动驾驶安全性的关键。近年来,多传感器融合技术得到越来越多的关注,其中点云融合方法在三维目标检测和地图构建上的应用也逐渐增多。车联网边缘计算技术旨在赋予车辆边缘节点更强大的信息处理能力与内容传输能力,为车载应用提供更高效、低时延的服务支撑平台。借助车联网边缘计算技术一方面可以弥补车载端算力不足导致的点云融合时间周期长,精度低的缺陷;另一方面通过跟附近的边缘服务器交互数据,车载节点自身的数据可以进一步被融合和处理,从而拓展单车辆的感知范围。针对传统激光感知方法存在聚类泛化性差、周围环境信息丢失等问题,本文在激光点云感知的基础上结合二维图像目标检测,设计了基于点云融合的三维目标检测方案和流程。整体流程主要分为点云滤波和分割,点云投影聚类,目标跟踪估计。与传统激光感知方法相比,本文通过目标检测获取目标物体在图像位置,并将点云通过坐标变换的方式投影到图片中获取对应ROI区域内的点云,从而得到对应目标物体的点云信息,实现聚类的目的。最后通过图片关键点提取匹配和扩展卡尔曼滤波等方式对目标进行跟踪和运动估计。针对纯激光里程计建图误差大、精度低的问题,本文提出基于点云融合的SLAM地图构建方案,通过融合IMU和GPS等传感器信息,并结合图优化算法和Scan Context环境描述符的闭环检测技术对地图构建进行约束优化,达到减少误差和提高精度的目的。整体流程主要包括数据预处理、前端里程计估计、后端图优化以及闭环检测。最后,针对目前单车辆激光雷达建图时间周期长、算力需求大的现状,本方法提出了基于边云协同的多车辆建图定位方案,实现基于边缘计算的激光雷达定位服务,且验证多车之间的子地图在云端合并拼接方法的可行性。
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