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一種智能車輛導(dǎo)航激光雷達(dá)感知方案
驗證分兩步進(jìn)行。首先是映射的驗證，然后是分類的驗證。
映射驗證已經(jīng)使用IGN提供的參考空閑空間映射完成。這張地圖沒有考慮到一些長時間靜止物體的存在，比如停著的汽車。
分類驗證是通過使用來自相機的圖像進(jìn)行的。這里用幾個場景（十字路口、穿越汽車等）進(jìn)行說明，后面會詳細(xì)說明。
1)制圖結(jié)果：本文將參考軌道一個循環(huán)期間生成的地圖（圖11）與IGN提供的稱為“自由空間地圖”的地圖進(jìn)行比較。這張自由空間地圖是路面的3D網(wǎng)格，它是由專家操作員使用攝影技術(shù)從高分辨率航空圖像中手動創(chuàng)建的。
本文想要提出的關(guān)鍵點是，盡管場景中存在許多移動物體，但像建筑物這樣的靜態(tài)物體被正確地映射出來，并且正確地確定了自由空間。根據(jù)傳感器的視場，可以使用不同的激光雷達(dá)層來映射幾個對齊的物體，比如停放的汽車和建筑物。由于移動的物體不能被及時跟蹤，并且可能瞬間變成靜止的（例如，在交通燈前停車），因此它們在GM中可能會出現(xiàn)靜態(tài)環(huán)境。當(dāng)移動物體在停車時離開自我車輛傳感器的視野時，這個問題就會出現(xiàn)。小物體(一般小于0.5m或空心物體)，如障礙物或路標(biāo)，無法使用所提出的方法正確映射。這主要是由于傳感器模型網(wǎng)格分辨率的問題。
圖11 GM與自由空間圖對比，黑色為被映射占用的細(xì)胞，灰色為自由空間的二維投影
2)分類結(jié)果：下面從完整序列中提取的兩個場景展示了算法在不同情況下的分類性能。分類輸出在GM上表示，與映射疊加，使用兩種顏色。綠色細(xì)胞被認(rèn)為是移動的，而藍(lán)色細(xì)胞被認(rèn)為是靜態(tài)的。第一列包含車輛周圍GM的縮放部分和分類對象。在第二列中，給出了場景視圖（攝像機已安裝在與激光雷達(dá)相同的高度）。檢測到的對象在這里使用邊界框手動高亮顯示，以便在GM中檢測到的對象與其在圖像中的位置之間建立鏈接。
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十字路口
這個場景如圖12所示。自我車輛停在一個十字路口，前面有兩輛車穿過。車輛以很高的徑向速度從左右兩側(cè)駛來。汽車被正確檢測到，而貨車部分未被分類。
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過馬路的行人
這個場景如圖13所示。車輛駛近一個十字路口，為了讓兩名行人過馬路而停車。行人由于走得慢，部分誤分類。
可以注意到，與激光雷達(dá)（≈140°）相比，相機（≈70°）的視野很小。因此，側(cè)面的物體在圖像上可見之前被激光雷達(dá)檢測到。
移動的車輛被很好地探測到。在長車輛的情況下，已經(jīng)觀察到一些漏檢，因為它們的長尺寸在相當(dāng)長的時間內(nèi)引起空間積累。
圖12 十字路口的場景
圖13 行人過馬路的場景
如果物體移動太慢，比如行人在過馬路前在人行道上等待，也會發(fā)生漏檢。通過使用更高分辨率的地圖，分類結(jié)果可能會得到改善。
Ⅴ 結(jié)論
本文提出了一種基于局部和全局網(wǎng)格相互作用的感知融合方案。這項工作的貢獻(xiàn)在于提出了一種可以提供導(dǎo)航空間、移動障礙物和靜態(tài)物體的智能方法。在其目前的實現(xiàn)中，精確的定位是一個先決條件。本文在這里報告的結(jié)果說明了這種策略在檢測移動物體方面的良好性能，這是感知中關(guān)鍵的數(shù)據(jù)處理步驟。一種觀點是分析航位推算定位方法（例如使用激光雷達(dá)里程計）將如何降低該方法的性能。另一種觀點是使用像IGN地圖這樣的先驗信息，以便從先驗地圖開始，或者通過過濾道路上的物體來提高檢測性能。
在這里，數(shù)據(jù)融合簡單地使用飽和的正負(fù)積累來完成，使用無積累來管理知識的缺失。這種策略對于捕獲來自所有激光雷達(dá)回波的信息片段非常有效。最后，這種融合框架可以適應(yīng)其他融合范式的實現(xiàn)，如貝葉斯或證據(jù)范式。為了在嚴(yán)格的框架中處理信息缺失問題，證據(jù)融合方法是本文的主要視角。
參考文獻(xiàn)
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