面向自动驾驶场景的多目标点云检测算法

作     者：陶乐 王海 蔡英凤 陈龙 Tao Le;Wang Hai;Cai Yingfeng;Chen Long

作者机构：江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013 江苏大学汽车工程研究院镇江212013 

基　　金：国家重点研发计划项目(2023YFB2504401)资助 

出 版 物：《汽车工程》 (Automotive Engineering)

年 卷 期：2024年第46卷第7期

页      码：1208-1218,1238页

摘      要：基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一。目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升。而单阶段无锚框点云检测算法虽然具有更加精简的检测流程,但其检测性能难以满足自动驾驶场景的需求。对此,本文基于无锚框检测算法CenterPoint,提出了一种面向自动驾驶场景的单阶段无锚框点云目标检测算法。具体来说,本文通过引入编码解码稀疏模块,极大地促进了三维特征提取器对于空间非连通区域的信息交互,保证了三维特征提取器能够提取到满足各类目标检测的特征。此外,考虑到现有的二维特征融合主干与基于中心点的无锚框检测头的适配存在挑战性,本文通过引入自校正卷积和大核注意力模块,能够有效提取到目标区域的点云特征,并将目标区域的点云特征聚集到中心点区域,从而提升算法对于目标的召回率和检测精度。本文所提出的算法在大规模公开数据集nuScenes上进行模型训练和实验验证,与基准算法相比,mAP和NDS分别提升了5.97%和3.62%。同时,本文将所提出的算法在基于自主搭建的实车平台上进行实际道路实验,进一步证明了所提出算法的有效性。

主 题 词：自动驾驶 深度学习 点云检测 无锚框 

学科分类：08[工学] 082304[082304] 080203[080203] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.07.008

馆 藏 号：203134130...