【摘 要】
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在智能网联汽车感知协作时，传统方案是将单车生成的障碍物列表进行融合，但这种方式只能对已存在于各车障碍物列表的物体进行融合，无法对单车漏检的障碍物进行感知。为了提高智能网联汽车的感知协作能力，本文提出一种多车间共享几何地图的生成与融合方法，该方法能够在激光雷达进行目标检测的过程中提取原始3D点云中每个Pillar区域内的高度特征，经过压缩处理后得到2.5D几何地图，与目标检测算法结果组合生成共享数据
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61572229）； 吉林省发展计划重点科技攻关项目（20170204074GX）；
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在智能网联汽车感知协作时，传统方案是将单车生成的障碍物列表进行融合，但这种方式只能对已存在于各车障碍物列表的物体进行融合，无法对单车漏检的障碍物进行感知。为了提高智能网联汽车的感知协作能力，本文提出一种多车间共享几何地图的生成与融合方法，该方法能够在激光雷达进行目标检测的过程中提取原始3D点云中每个Pillar区域内的高度特征，经过压缩处理后得到2.5D几何地图，与目标检测算法结果组合生成共享数据发送至通信范围内的其余车辆，实现对未知障碍物高度信息的补充，扩大单车感知范围，降低漏检带来的影响。实验表明，共享数据融合后车辆的目标检测精度最高可达85.71%，较单车感知提高了14.28%，且在4G通信条件下，共享数据传输时延平均为5.23ms。
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