三维激光雷达在无人车环境感知中的应用研究

论文摘要

环境感知是无人驾驶的核心技术之一,而利用三维激光雷达进行障碍物检测一直是国内外的研究热点。本文首先按照传感器的种类介绍了无人车障碍物检测方法的分类,然后介绍了基于三维激光雷达进行障碍物检测的基本原理,之后详细分析了基于三维激光雷达进行障碍物检测的传统方法。其中深度学习是二维图像目标检测及分类的重要方法,在介绍三维激光雷达点云特点的同时分析了点云深度学习的挑战,最后详细分析了三维点云深度学习在障碍物检测方面的研究现状以及发展趋势,并且介绍了自动驾驶领域的KITTI数据集和ApolloScape数据集。

论文目录

• 1 引言
• 2 障碍物检测方法分类
• 3 基于三维激光雷达的障碍物检测研究现状
•   3.1 障碍物检测基本原理
•   3.2 障碍物检测研究现状
•     3.2.1 基于栅格的方法
•     3.2.2 基于分类器的方法
•     3.2.3 基于模型的方法
• 4 基于深度学习的三维点云障碍物检测
•   4.1 三维点云的特点
•   4.2 三维点云深度学习研究现状
•     4.2.1 直接法
•     4.2.2 投影法
•     4.2.3 特定网络法
•   4.3 点云深度学习数据集
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张银,任国全,程子阳,孔国杰

关键词: 遥感,无人驾驶,三维激光雷达,障碍物检测,栅格网络,深度学习

来源: 激光与光电子学进展 2019年13期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,电信技术

单位: 陆军工程大学石家庄校区车辆与电气工程系,中国人民解放军63963部队

基金: 国防预研基金(9140A09031715JB34001)

分类号: U463.67;TN958.98

页码: 9-19

总页数: 11

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