autoware使用激光雷达进行目标检测(五)
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                                autoware使用激光雷达进行目标检测(五)
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                                autoware使用Euclidean Clustering進(jìn)行檢測
 點(diǎn)云聚類在激光雷達(dá)環(huán)境感知中的作用
就無人車的環(huán)境感知而言,方案很多,根據(jù)使用的傳感器的不同,算法也截然不同,有單純基于圖像視覺的方法,也有基于激光雷達(dá)的方法,激光雷達(dá)以其穩(wěn)定可靠、精度高并且能同時(shí)應(yīng)用于定位和環(huán)境感知而被廣泛采用。激光雷達(dá)環(huán)境感知一般的流程為:
分割地面,從而減少地面的點(diǎn)對目標(biāo)檢測的影響
點(diǎn)云聚類,將目標(biāo)按照點(diǎn)的分布進(jìn)行聚類,從而降低后續(xù)計(jì)算的計(jì)算量
模式識別,對分割得到的點(diǎn)云進(jìn)行特征提取,使用提取出來的特征訓(xùn)練分類器進(jìn)行模式識別,近年來深度學(xué)習(xí)取得進(jìn)展,也有不少使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端檢測算法。
目標(biāo)追蹤,在完成模式識別以后我們實(shí)際上已經(jīng)得到了目標(biāo)障礙物的類別(是行人還是車輛還是別的)、障礙物的輪廓(一個(gè)3維的bounding box)、障礙物的位置(障礙物形心相對于激光雷達(dá)的xyz坐標(biāo))。為了方便規(guī)劃模塊完成對障礙物的預(yù)測,我們需要建立障礙物在前后幀(來自傳感器的前后兩次信號)的關(guān)系,即需要給障礙物一個(gè)ID,并且能夠持續(xù)追蹤這個(gè)障礙物&#總結(jié)
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