【摘 要】
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目标检测是自动驾驶系统中环境感知模块的重要组成部分。传统的基于2D图像的目标检测结果缺乏深度信息,无法直接用于导航。基于激光雷达点云的3D目标检测带有空间深度信息,相比基于2D图像的目标检测具有独特的优势。针对当前3D目标检测算法在精度和实时性上的不足,本文首先提出了一种基于鸟瞰图的快速高精度单阶段检测网络MODet,分别在网络结构,损失函数和数据增强等方面提出了新的解决方案。基于KITTI鸟瞰图
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目标检测是自动驾驶系统中环境感知模块的重要组成部分。传统的基于2D图像的目标检测结果缺乏深度信息,无法直接用于导航。基于激光雷达点云的3D目标检测带有空间深度信息,相比基于2D图像的目标检测具有独特的优势。针对当前3D目标检测算法在精度和实时性上的不足,本文首先提出了一种基于鸟瞰图的快速高精度单阶段检测网络MODet,分别在网络结构,损失函数和数据增强等方面提出了新的解决方案。基于KITTI鸟瞰图目标检测数据集的实验结果表明,本文提出的网络仅使用雷达点云的位置信息,相对于目前最先进的鸟瞰图目标检测网络具有更好的性能,而且优于融合图像和点云的检测方案。网络运行速度达到20 FPS,满足实时性要求。连续帧的数据可以提供时序上的信息,通过数据融合能进一步提升检测性能。针对多帧的3D点云,本文进一步提出了使用浅层骨干网络的基准网络MODettiny。然后在此基础上,本文构建了融合多帧信息的目标检测网络MADet。MADet对预先配准的多帧点云分别提取特征,并使用自适应权重融合多帧的信息进行点云中的目标检测。在KITTI RAW数据集上的实验结果表明,MADet满足实时性要求,可以有效融合多帧信息,相对于基准网络具有明显精度提升。针对多帧融合方法需要事先点云对齐以及无法同时实现物体跟踪的问题,本文进一步提出了一种基于2D鸟瞰图场景流的融合多帧的多任务网络SDP-NET。该网络不需要预先点云配准,直接通过估计目标物体的2D鸟瞰图来指导特征融合,并同时进行自身位姿估计,目标检测,预测和追踪。在KITTI RAW数据集上的实验结果表明,SDP-NET使用浅层的骨干网络,可以有效的进行自身定位和目标物体的检测和追踪。该网络相对于MODet和MADet有更高的精度,且满足实时性要求。
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