摘要
自動運転システムの環境認識における3次元車両検出精度の低さの問題に対し、LiDARを用いた3次元車両検出アルゴリズムを提案した。統計的フィルタリングとランダムサンプルコンセンサス（RANSAC）アルゴリズムにより地面点群の分割を実現し、LiDARデータの冗長点および外れ点を除去した。3DSSD深層ニューラルネットワークを改良し、融合サンプリングを用いて点群内の車両のセマンティック情報と距離情報を抽出した。特徴情報に基づき車両位置を二次調整し中心点を生成し、3次元中心配分器を使用して中心点をマッチングし3次元車両検出ボックスを生成した。KITTIデータセットを異なるシーンに分けて実験データとし、複数の3次元車両検出アルゴリズムと比較した。実験結果は、提案手法が高速かつ高精度な3次元車両検出を実現し、平均検出時間は0.12秒、検出精度は最高89.72％に達することを示した。
关键词
LiDAR;環境認識;自動運転システム;3次元検出
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