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激光雷达远距离目标检测方法研究
| 论文题名： | 激光雷达远距离目标检测方法研究 |
| 关键词： | 智能车辆;环境感知;激光雷达;点云积分;目标跟踪 |
| 摘要： | 随着人工智能的发展，智能车辆越来越被广大研究者关注，其中目标检测是智能车辆首要解决的问题。由于其探测范围广，距离精度高，有三维信息等优点，激光雷达作为智能车辆主要的传感器应用越来越广泛。由于激光雷达线束的分布特点，导致雷达点云成像近密远疏，难以对远距离的目标进行有效的检测，只有增加雷达线束来提升对远处目标的检测能力，但是也增加了激光雷达的成本。本文研究激光雷达远距离目标检测方法在不增加雷达线束的前提下，提高远距离检测能力。本文的研究主要包含以下几个方面内容： 1.为了解决激光雷达远处点云稀疏难以检测问题。本文提出一种多帧点云积分方法，利用点云上下文信息，通过对激光雷达扫描时间的积分，进行多帧点云累加，以提高点云密度，来达到对远距离目标的检测。此外，为了得到优化的点云数量以及提高算法的时间性能，本文对多个连续时刻的非地面点云构建点云时间积分模型，将非地面点云划分为近距点云和远距点云，对于远处点云增加累加帧数，对于近处点云减少累加帧数，使该方法的性能满足实际应用需求。 2.多帧点云积分后，由于前后两帧物体的相对运动，会导致目标检测有拖影问题。针对此问题，本文提出改进的点云积分方法，基于目标跟踪的多帧点云积分方法，该方法利用激光雷达和目标的相对运动特性，对多帧积分后的目标进行目标跟踪，得到前后两帧激光雷达和目标的相对运动关系，在两帧间进行运动补偿，来消除点云偏移造成的形状误差，并且通过多帧数据的不断迭代，可以有效地提高多帧点云积分后目标检测的精度。 3.根据本文提出的上述算法，设计并开发激光雷达目标检测系统，利用高精度定位信息作为真值进行实车实验，实验数据表明，本文算法能够用低线束雷达达到高线束雷达的检测效果，提高远距离目标的检测能力。 |
| 作者： | 徐沾林 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 岑明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆邮电大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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