基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法

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动态障碍物避障算法

动态障碍物避障算法用于处理机器人或无人车等智能系统在运动中遇到障碍物的情况，通过实时感知和决策，规避障碍物以确保安全、高效的移动。

以下是一些常见的动态障碍物避障算法：1. 基于激光雷达的避障算法：-使用激光雷达传感器获取环境中障碍物的位置信息，然后通过构建地图进行路径规划。

常见的算法包括A*算法、D*算法等。

激光雷达可以提供高精度的障碍物位置信息，但对于透明或反光的障碍物可能不够敏感。

2. 基于视觉的避障算法：-使用摄像头或深度相机获取环境图像，通过计算图像中的障碍物来进行避障。

深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）或实例分割算法，可用于实时识别和定位障碍物。

3. 基于超声波的避障算法：-利用超声波传感器获取周围环境中障碍物的距离信息，根据距离信息进行避障决策。

这种方法简单、实时性好，但对于复杂环境和小尺寸障碍物的处理能力有限。

4. 基于雷达的避障算法：-使用雷达传感器获取环境中障碍物的位置和运动信息，通过雷达扫描建立环境地图，并采用运动预测来规避障碍物。

常见的算法有基于最小生成树的方法、动态窗口法等。

5. 模型预测控制（MPC）：- MPC算法通过建立系统动力学模型，对机器人或车辆的未来状态进行预测，并根据预测结果进行路径规划和控制。

这种方法适用于需要考虑动力学约束的系统，能够有效应对动态障碍物。

6. 深度强化学习：-利用深度强化学习方法，通过在仿真环境或真实场景中训练智能体，使其学会规避障碍物的策略。

这种方法适用于复杂、未知的环境，并能够实现端到端的学习和决策。

在实际应用中，通常会结合多种传感器信息和算法，形成综合的避障系统，以提高避障性能和适应性。

算法的选择取决于具体的应用场景、传感器配置和系统要求。

新能源汽车自动驾驶系统中的动态障碍物检测与规避技术研究

新能源汽车自动驾驶系统中的动态障碍物检测与规避技术研究随着科技的飞速发展，新能源汽车自动驾驶技术正逐渐走进人们的视野。

在实现自动驾驶的过程中，动态障碍物的检测与规避成为了一个至关重要的环节。

动态障碍物包括其他车辆、行人、自行车等在车辆周围移动的物体，在自动驾驶车辆行驶过程中，如果不能及时准确地检测到这些障碍物并规避，就有可能导致交通事故的发生。

因此，动态障碍物检测与规避技术的研究具有重要意义。

动态障碍物检测是自动驾驶系统中的基础技术之一，其主要任务是通过车载传感器获取周围环境信息，识别出可能成为障碍物的目标，进而进行准确的跟踪和预测。

随着传感器技术的不断进步，如毫米波雷达、摄像头、激光雷达等，动态障碍物检测的精度和灵敏度得到了大幅提升。

毫米波雷达能够实现对目标距离、速度等信息的高精度检测，摄像头可以提供目标的图像信息，激光雷达则可以实现对目标的高精度三维重建，这些传感器的融合应用使得动态障碍物检测更加全面和准确。

在动态障碍物规避方面，通常采用的是基于规则、神经网络、强化学习等不同方法。

基于规则的方法通常通过设定一系列的规则来判断障碍物的位置、速度等信息，进而决定车辆的行驶轨迹。

然而，基于规则的方法在复杂交通环境下往往难以适应各种情况的变化，因此神经网络和强化学习等基于数据驱动的方法逐渐受到关注。

神经网络通过深度学习技术可以从大量的数据中学习到复杂的映射关系，进而实现对障碍物的识别和规避。

强化学习则是通过智能体与环境的交互学习来获得最优的行为策略，使得车辆能够在复杂环境中迅速做出决策。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，动态障碍物检测与规避技术也在不断创新。

例如，基于深度学习的目标检测算法YOLO（You Only Look Once）在目标检测的速度和精度上取得了巨大的突破，可以实现实时的动态障碍物检测。

此外，强化学习在自动驾驶系统中的应用也得到了广泛研究，如AlphaGo Zero等在围棋等领域的成功应用使得其在动态障碍物规避方面也具有很大潜力。

基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法

基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法三维激光雷达是自动驾驶车辆中重要的传感器之一，能够以高精度获取车辆周围环境信息。

其中，动态障碍物检测和追踪是自动驾驶车辆安全行车的关键技术之一。

本文基于三维激光雷达，介绍一种动态障碍物检测和追踪的方法。

一、数据获取在获取三维激光雷达的数据时，需要调整雷达的扫描频率和分辨率以适应实际应用场景。

在实际运行过程中，雷达将扫描周围的环境，并收集点云数据。

这种点云数据是由三维坐标、强度值和反射率等参数组成，表示周围环境中的各种物体。

二、障碍物检测将获取到的点云数据转换为三维场景，建立三维网格模型，并使用聚类方法将点云数据进行分类，以便识别出障碍物。

一般情况下，聚类方法采用k-means算法，按照距离和密度进行分类。

随后，使用欧几里得距离算法计算每个聚类的形心，并将形心节点作为障碍物的中心坐标。

三、障碍物追踪在实际自动驾驶中，追踪运动的障碍物是至关重要的。

为了实现这一任务，需要使用卡尔曼滤波器对障碍物的运动进行预测和估计。

卡尔曼滤波器利用观测数据和动态模型对运动障碍物的未来动态进行预测，并根据预测结果进行对障碍物的追踪和控制。

最后，为了实现高效的目标检测和追踪，我们需要利用深度学习模型来提升模型的识别能力。

目前，深度学习模型在图像和视频领域的应用已经成为主流，而在三维点云数据的应用方面还在探索中。

通过综合利用传感器数据、卡尔曼滤波器和深度学习模型，可实现高效、准确的动态障碍物检测和追踪。

总之，基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪的方法是自动驾驶车辆安全行驶的关键技术之一。

在实际应用中，需要综合考虑传感器数据的获取和处理、障碍物的检测和追踪以及深度学习模型的运用，以构建出安全、可靠的自动驾驶系统。

四、局部地图更新在实现动态障碍物检测和追踪的过程中，需要对局部地图进行实时更新。

随着车辆的移动，环境中的物体也在不断变化，需要使用局部地图来跟踪和识别障碍物。

在实现局部地图更新时，可以使用SLAM（同步定位与地图构建）算法进行地图构建和路径规划。

基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法研究

基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法研究摘要：无人艇作为一种具备自主航行和作业能力的智能化船舶，近年来在军、民用方面均得到了广泛关注，其应用范围已由军用靶船扩展到了水域侦察、反潜反雷、海上救援和水文监测等领域。

随着应用场景的不断复杂，对无人艇的感知和决策能力的智能化水平也提出了新的要求。

环境感知是无人艇的核心技术之一，是其进行自主避障和安全航行的前提和基础。

传统的船舶感知设备主要有导航雷达和光电传感器两类，分别存在着海上杂波干扰强、分辨率低、扫描速度慢和缺少距离信息、易受环境影响等缺点，已无法满足无人艇在真实海上环境的实时、稳定和高精度的探障需求。

作为一种新型环境探测手段，激光雷达具有比传统雷达更全面和更精细的探测能力，近几年在无人驾驶、城市测绘等领域得到了广泛应用。

将激光雷达应用于海上场景，可完善无人艇的现有环境感知体系，进而提升无人艇感知系统的精确性和可靠性。

关键词：激光雷达；无人艇海上目标检测；跟踪方法；引言随着人工智能，无人控制等技术的迅速发展，无人系统将作为有人系统的重要补充力量，以更加隐蔽、高效、低廉的方式完成多种复杂任务，成为联合作战力量体系的重要组成部分。

无人水面艇(简称USV或无人艇)，作为无人系统的重要组成部分，是一种具有自主规划、自主航行能力，并可自主完成环境感知、目标探测等任务的大/中/小型水面平台，主要用于执行危险以及不适于有人船只执行的任务，可承担情报收集、监视侦察、扫雷、反潜、精确打击、搜捕、水文地理勘察、反恐、中继通信等功能任务。

一、无人艇激光雷达相较于无人车的严格交通规则，无人艇所要遵循的海事规则相对宽松，这也导致各种船只在航行时艏向角可以指向任意方向。

无人车进行环境感知时车辆朝向基本一致，同体型的车之间的形态轮廓也基本一致，但无人艇航行时，所遇船只航向大不相同，目标船只轮廓由于其艏向角的不同，本艇激光雷达对同一艘船会感知出各式各样的形态轮廓。

而一般的光学相机由于拍摄角度固定，同一艘船在该角度区间内的形态轮廓会基本保持一致，如果仅靠普通光学相机与激光雷达进行融合无法满足无人艇自主航行中对感知能力的要求，全景相机的优势在于360°无差别感知周围近距离环境，周围船只航行时各种形态也均能呈现于全景图像上，能够保证其与激光雷达融合时全方位的目标匹配。

基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测

1收稿日期：2020-07-27作者简介：曾祥（1989—），男，博士，工程师，主要从事环境感知技术研究。

基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测曾祥，蒋国涛，鲍纪宇，刘邦繁，肖志鸿（中车株洲电力机车研究所有限公司，湖南株洲 412001）摘　要：采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时，海量的隧道点云容易造成虚警。

对此，文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。

其首先设计了背景点云的滤除策略，根据三维点云生成二维栅格图，并标记隧道边界栅格和地面栅格；对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计，根据估计曲线滤除隧道边界点云；对地面栅格点云进行平面估计，根据估计平面滤除地面点云。

接着，对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。

最后，应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪，并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。

实验结果表明，本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰，而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。

关键词：环境感知；激光雷达；障碍物识别；点云；隧道；参数估计；距离准则；生命状态转移中图分类号：U1；TP24 文献标识码：A 文章编号：2096-5427(2021)01-0001-08doi:10.13889/j.issn.2096-5427.2021.01.100Detection of Obstacles in Tunnel Based on Vehicle-borne LiDARZENG Xiang, JIANG Guotao, BAO Jiyu, LIU Bangfan, XIAO Zhihong( CRRC Zhuzhou Institute Co., Ltd., Zhuzhou, Hunan 412001, China )Abstract: Massive point clouds introduced by tunnel wall reflection can easily cause false alarms in LiDAR-based detection of obstacles in tunnel environment. A vehicle-borne LiDAR based obstacle-in-tunnel detection methodology is proposed in this paper. Firstly, a strategy of removing background point cloud is designed. 2D grid map is generated from 3D point cloud, and grids corresponding to the tunnel boundary or the ground are labeled respectively. Based on the Euclidean clustering algorithm, the point cloud corresponding to the tunnel boundary is extracted. With the estimation of the parameters of the boundary curves, point cloud corresponding to the tunnel boundary is further removed. Similarily, the point cloud corresponding to the ground is also removed based on the estimation of parameters of a space plane. Subsequently, the obstacles are extracted independently from the remaining point cloud by Euclidean clustering, followed by the estimation of the position and dimensions of all those obstacles. Finally, the obstacles tracking is achieved by means of the global nearest neighbor algorithm with improved distance metric and the Kalman filter, and the track of all obstacles is updated by a customized life state transition strategy. Experimental results show that the proposed method can eliminate the interference of background point cloud effectively and yield stable results of obstacles identification and tracking.Keywords: environment perception; LiDAR; obstacles identification; point cloud; tunnel; parameter estimation; distance metric; life state transition总第469期2021年第1期0 引言激光雷达因具有高测距精度、高分辨率、受光照影响小的优点而被广泛应用于车辆环境感知领域。

基于激光测距雷达和车载GPS的动态障碍物检测

４．安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，合肥２３００３９；５．中国科学技术大学自动化系，合肥２３００２７）摘要：动态障碍物检测问题一直是移动机器人的研究热点之一，也是机器人实现安全可靠导航的
前提。该文提出了一种在道路环境下进行动态障碍物实时检测的方法，采用激光雷达和车载ＧＰＳ２种传感器，激光雷达实时地获取连续２帧的数据，连续２帧间无人车的航向角度和位置信息，通过车
载ＧＰＳ实时获取。通过对２帧数据的对比分析，进行潜在动态障碍物的判定，然后进行连续２帧之间潜在动态障碍物的匹配，区分出２帧中同时存在的动态障碍物，并计算其运动矢量，最后给出预测区域。实验结果验证了算法的有效性，对无人车提前避让动态障碍具有一定ｙｎａｍｉｃｏｂｓｔａｃｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｏｃｕｓｏｆｔｈｅｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔ，ｉｓａｐｒｅｒｅｑｕｉ — ｓｉｔｅｔｏａｃｈｉｅｖｅｓａｆｅａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｒｏｂｏｔ．Ａｒｅａｌ—ｔｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｄｙｎａｍｉｃｏｂ — ｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｒｏａｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｗｏｔｙｐｅｓｏｆｓｅｎｓｏｒｓ，ｌａｓｅｒｒａｄａｒａｎｄＧＰＳｉｎ—ｃａｒ，ａｒｅｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｏｂｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ．Ｌａｓｅｒｒａｄａｒｉｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｗｏｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｒａｍｅｓｄａｔａａｎｄ

无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究

无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究一、本文概述随着科技的不断进步，无人驾驶车辆已经逐渐从概念走向实际应用，其在提高交通效率、减少交通事故、提供便捷出行等方面具有巨大的潜力。

然而，无人驾驶车辆在实现这些优势的也面临着如何有效检测、预测和避撞运动障碍物等复杂问题的挑战。

因此，本文旨在深入研究无人驾驶车辆在运动障碍物检测、预测和避撞方面的方法，以期为无人驾驶技术的发展提供理论支持和实际应用指导。

本文首先将对无人驾驶车辆运动障碍物检测的方法进行探讨，包括传统的基于传感器的方法以及基于深度学习的目标检测方法。

然后，我们将对运动障碍物的预测技术进行深入研究，包括基于运动模型的预测和基于机器学习的预测方法。

在此基础上，本文将进一步探讨无人驾驶车辆避撞策略的设计和实现，包括避撞路径规划和避撞控制等关键技术。

通过对以上内容的深入研究和分析，本文旨在提出一套有效的无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法，以提高无人驾驶车辆的安全性和可靠性。

本文还将对相关方法进行实验验证，以评估其在不同场景下的性能表现，为无人驾驶车辆的实际应用提供参考。

本文的研究对于推动无人驾驶技术的发展具有重要意义，有望为未来的智能交通系统提供有力的技术支持。

二、相关技术研究现状近年来，随着、传感器技术和计算机视觉等领域的飞速发展，无人驾驶车辆的研究和应用取得了显著的进步。

其中，运动障碍物检测、预测和避撞方法是无人驾驶车辆实现安全、高效行驶的关键技术之一。

目前，国内外学者和科研机构已在该领域进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

在运动障碍物检测方面，研究者们主要利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等传感器获取车辆周围环境信息。

通过图像处理、深度学习等技术，实现对运动障碍物的准确检测。

例如，基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、SSD等，在实时性和准确性方面均取得了良好的性能。

多传感器融合技术也被广泛应用于提高检测精度和鲁棒性。

基于激光雷达的三维感知与目标检测技术研究

基于激光雷达的三维感知与目标检测技术研究随着科技的不断进步和发展，人们对于信息的获取和处理也变得越来越依赖于高科技工具。

而在众多高科技工具中，激光雷达技术发展迅速，被广泛应用于三维感知和目标检测中。

它具有高精度、高分辨率、高速度等优点，在自动驾驶、机器人、航空航天、城市智能化等领域都有着广泛的应用。

一、激光雷达的原理及技术特点激光雷达作为一种主动探测式传感器，其测量原理主要是通过向目标发射激光脉冲，利用脉冲反射回来的激光信号来探测目标的位置、大小、形状、运动状态等信息。

通过对反射信号的测量和处理，可以获得目标的三维信息，从而实现对环境的感知和识别。

激光雷达与其他传感器相比，具有以下几个明显的技术特点：1、高精度：激光雷达可以实现亚毫米级的测距精度，可以获取非常精确的目标位置和形状信息，对于精度要求较高的应用场合具有重要意义。

2、高分辨率：激光雷达可以实现高分辨率的三维图像重建，可以清楚地分辨出目标的轮廓和细节，对于目标识别和分类有着重要作用。

3、高速度：激光雷达可以实现高速度的数据采集和处理，可以在毫秒级别内实现对环境的快速感知和响应，对于实时控制和决策具有重要意义。

4、多功能性：激光雷达可以实现对不同类型目标的探测和识别，可以应用于自动驾驶、地形测绘、工业检测、安防监控等众多领域。

二、基于激光雷达的三维感知技术基于激光雷达的三维感知技术可以实现对环境的精确识别和建模，可以为自动驾驶、机器人、虚拟现实等应用提供关键数据支持。

1、三维建模和重建：激光雷达可以通过获取目标的三维点云数据，实现高精度的三维建模和重建，从而可以精确地还原环境的真实情况。

2、障碍物检测和处理：激光雷达可以实时检测和处理环境中的障碍物，可以为自动驾驶、无人机等应用提供关键的障碍物避免和规避数据。

3、目标跟踪和定位：激光雷达可以通过对目标的三维位置和运动状态的感知，实现高精度的目标跟踪和定位，可以为自动驾驶、机器人等应用提供精确的导航和控制数据支持。

激光雷达点云(lidar)的目标检测方法

激光雷达点云(lidar)的目标检测方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：激光雷达点云(lidar)技术是目前自动驾驶领域非常重要的一项技术，通过激光雷达传感器可以实时获取周围环境的点云数据，从而实现环境感知和目标检测。

在自动驾驶车辆中，目标检测是非常关键的一环，它能够帮助车辆识别出路上的障碍物、行人、车辆等目标，并做出相应的决策和控制。

激光雷达点云的目标检测方法通常可以分为两类：基于传统特征的目标检测和基于深度学习的目标检测。

传统特征的目标检测方法常常利用点云数据的几何特征、颜色信息等来进行目标的识别和分类，而深度学习的目标检测方法则是通过训练深度神经网络来学习点云数据的特征表示，从而实现目标的检测和识别。

在传统特征的目标检测方法中，常用的算法包括Hough Transform、RANSAC、DBSCAN等。

Hough Transform是一种常用的直线检测算法，它通过将点云数据转换到参数空间中，利用累积直方图来识别出直线。

RANSAC算法是一种随机抽样一致性算法，它通过随机选择一组点来拟合出目标形状的模型。

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它可以有效地识别出不同密度的点云数据中的目标。

在深度学习的目标检测方法中，常用的算法包括PointNet、PointNet++、Frustum PointNet等。

PointNet是一种基于点云数据的端到端的神经网络，它可以直接输入点云数据进行目标检测和分类。

PointNet++是PointNet的扩展版本，它通过分层聚类的方法来提高点云数据的特征提取性能。

Frustum PointNet是一种将2D图像信息和3D点云信息结合起来的目标检测算法，它可以有效地检测出路上的目标并进行精确定位。

激光雷达点云的目标检测方法是自动驾驶领域中非常重要的一项技术。

随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的目标检测方法在自动驾驶领域中将会变得越来越重要。

无人驾驶汽车动态障碍物避撞关键技术研究

无人驾驶汽车动态障碍物避撞关键技术研究一、本文概述随着科技的不断进步和创新，无人驾驶汽车已经成为当今科技领域研究的热点和前沿。

无人驾驶汽车的动态障碍物避撞技术是确保其安全、稳定运行的关键。

本文旨在探讨无人驾驶汽车动态障碍物避撞的关键技术，包括传感器技术、障碍物识别与跟踪、路径规划与控制等方面，以期为提高无人驾驶汽车的安全性和可靠性提供理论支持和实践指导。

本文将对无人驾驶汽车动态障碍物避撞技术的研究背景和意义进行阐述，分析当前国内外研究现状和存在的问题。

本文将重点介绍传感器技术，包括激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等多种传感器的原理及其在障碍物检测中的应用。

接着，本文将探讨障碍物识别与跟踪技术，包括基于深度学习的障碍物识别算法和基于多传感器融合的障碍物跟踪算法。

在此基础上，本文将研究路径规划与控制技术，包括基于规则的路径规划算法、基于优化算法的路径规划算法以及基于控制理论的车辆控制算法。

本文将通过仿真实验和实际道路测试验证所提算法的有效性和可靠性，并对未来研究方向进行展望。

通过本文的研究，可以为无人驾驶汽车的动态障碍物避撞技术提供理论支持和实践指导，推动无人驾驶汽车技术的进一步发展和应用。

同时，本文的研究成果也可以为其他领域的智能车辆和机器人技术提供参考和借鉴。

二、无人驾驶汽车感知技术无人驾驶汽车的感知技术是实现动态障碍物避撞的关键前提。

感知技术的主要任务是通过各种传感器获取并解析周围环境的信息，包括道路、交通标志、障碍物等，以便为后续的决策规划提供准确的数据支持。

无人驾驶汽车的感知系统通常包括多种传感器，如激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（mmWave Radar）、高清摄像头（HD Camera）、超声波传感器（Ultrasonic Sensor）等。

这些传感器各有其独特的优点和适用场景。

例如，激光雷达可以提供高精度的三维环境信息，毫米波雷达则可以在恶劣天气条件下稳定工作，高清摄像头能够捕捉丰富的颜色和纹理信息，而超声波传感器则因其低成本和简单性在近距离感知中广泛应用。

激光雷达障碍物检测点云聚类算法

激光雷达障碍物检测点云聚类算法激光雷达（LiDAR）是一种通过发射脉冲激光来测量距离和生成三维点云的传感器。

在自动驾驶、环境感知、机器人导航等领域中，激光雷达被广泛应用于障碍物检测和目标识别。

障碍物检测是自动驾驶系统中的一个重要功能，它能够帮助车辆感知周围环境中的障碍物并作出相应的决策和控制。

激光雷达通过扫描周围环境并生成一系列的点云数据，这些数据可以用来识别和分析障碍物。

点云聚类算法是一种常用的方法，用于将点云数据中的点按照其空间关系进行分组，以便更好地理解和处理数据。

点云聚类算法的主要目标是将点云数据中的点根据其空间位置和特征进行分类。

最常用的点云聚类算法之一是基于欧几里德距离的K均值算法。

该算法首先选择K个随机初始点作为聚类中心，然后将每个数据点分配给距离最近的聚类中心。

接下来，计算每个聚类的质心，并将质心作为新的聚类中心。

不断重复这个过程，直到算法收敛为止。

然而，在处理激光雷达数据时，由于点云中的数据点具有高度的稀疏性和不均匀分布性，传统的K均值算法可能无法有效地处理这些特征。

因此，研究人员提出了一些改进的点云聚类算法。

一种改进的点云聚类算法是基于密度的DBSCAN算法。

该算法通过定义一个邻域半径和一个最小点数来定义核心点，并通过不断扩展核心点的邻域来形成一个聚类。

该算法对数据的密度分布敏感，适合处理稀疏和不均匀分布的点云数据。

另一种改进的点云聚类算法是基于凸包的CHAMELEON算法。

该算法通过构建数据点的凸包来识别聚类，并通过合并和拆分凸包来实现动态调整聚类的数量和形状。

该算法能够有效地处理包含不同大小和形状聚类的点云数据。

此外，还有一些其他的点云聚类算法，如基于统计学的聚类算法和基于图论的聚类算法。

这些算法通过统计特征或图结构来识别聚类，并在一些场景下具有较好的性能。

总而言之，点云聚类算法是激光雷达障碍物检测中的重要环节。

它能够将激光雷达测得的点云数据按照其空间位置和特征进行分类，以便更好地理解和处理数据。

激光雷达障碍物检测算法

激光雷达障碍物检测算法
激光雷达障碍物检测算法是一种基于激光雷达的障碍物检测算法，该算法旨在根据激光雷达以及其他传感器收集到的信息，快速、准确地检测出周围环境中的物体，并将这些物体的位置、形状及其他特征进行识别。

激光雷达被广泛应用于机器人导航和自动驾驶领域，其能够快速、准确地检测出距离自身有多远的物体，从而为机器人实现自主导航提供重要信息。

由于激光雷达的特殊性，激光雷达障碍物检测算法也就成为一种必不可少的算法。

激光雷达障碍物检测算法的核心是将激光雷达所采集到的数据进行处理，以便更好地识别附近的物体。

首先，算法需要将激光雷达的原始数据转化为相应的三维点云，这个步骤可以使用激光雷达的控制器来实现，然后使用点云处理技术进行点云处理，以便更好地检测出障碍物。

其次，激光雷达障碍物检测算法也可以使用多种滤波技术，如中值滤波、膨胀腐蚀滤波等，来进一步处理点云数据，以去除点云中的噪声，并增强障碍物的特征。

最后，算法还可以使用聚类算法，将滤波后的点云分割成若干个聚类，每个聚类都代表着一个物体，然后再使
用拟合技术，将每个聚类拟合成椭圆、矩形或者其他形状，从而识别出障碍物的形状。

总之，激光雷达障碍物检测算法能够有效地检测出周围环境中的物体，并将这些物体的位置、形状及其他特征进行识别，为机器人自主导航和自动驾驶带来重要的信息。

城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究共3篇

城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究共3篇城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究1在自动驾驶技术的浪潮下，越来越多的汽车制造公司正在投入巨额资金进行研发，以获得市场竞争的优势。

而城市环境下的自动驾驶车辆正是该领域中的一个关键问题。

基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法的研究得到了越来越多的关注。

本文将就这个话题进行详细的阐述。

首先，城市环境下的自动驾驶车辆需要具备多目标检测及跟踪的能力，以保证其行驶安全。

在城市繁忙的路段和复杂的地形条件下，自动驾驶车辆需要高精度地探测前方所有的车辆、行人和障碍物等，以便根据这些信息做出适当的行动。

同时，自动驾驶车辆还需要能够实现跟踪目标物体的功能，以确保车辆的路径规划和控制的准确性。

其次，基于三维激光雷达的技术是实现这种多目标检测及跟踪的一种有效方式。

三维激光雷达能够获取具有高精度的点云数据，可以实现对目标物体的三维位置、形状和运动状态的准确检测和跟踪。

此外，三维激光雷达还可以获取一系列的地面特征信息，如路况和道路重建等，在城市环境下自动驾驶车辆的行驶过程中起到至关重要的作用。

第三，基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法是实现城市环境下自动驾驶车辆的一个关键环节。

对于一个自动驾驶车辆而言，如何在复杂的城市环境下，高效地检测和跟踪多个目标物体是一个具有挑战性的任务。

在这个任务中，有很多复杂的因素需要考虑，如多个目标物体之间的交叉轨迹、不同目标物体之间的尺度差异和位置变化等。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法。

其中一些算法使用了深度学习技术，如卷积神经网络和目标检测网络，以实现更高精度的检测和跟踪。

同时，一些算法采用了模型预测方法，通过建立模型，来对目标物体的运动状态进行预测。

这些算法在提高自动驾驶车辆检测和跟踪精度的同时，也提高了车辆的控制效率和安全性。

最后，需要注意的是，基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法仍然存在一些问题和挑战。

三维激光雷达点云和红外图像融合的目标检测及定位方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910520060.9(22)申请日 2019.06.17(71)申请人北京理工大学地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号(72)发明人杨子木　王军政　李静　汪首坤　赵江波　马立玲　沈伟　(74)专利代理机构北京理工大学专利中心11120代理人温子云(51)Int.Cl.G01S 17/02(2006.01)G01S 17/93(2006.01)G06T 7/11(2017.01)G06T 7/80(2017.01)(54)发明名称三维激光雷达点云和红外图像融合的目标检测及定位方法(57)摘要本发明公开了一种三维激光点云和红外图像融合的目标检测及定位方法，建立红外相机与三维激光雷达的坐标转换关系；红外相机采集红外图像，获得红外图像目标候选区域；三维激光雷达采集雷达数据，获得雷达目标候选区域及其中心点坐标；利用坐标转换关系将雷达目标候选区域投影到红外图像中，得到雷达聚类目标区域；将交并比达到设定门限的红外-雷达公共区域作为最终目标区域保留下来；从最终目标区域中提取区域长宽比、最大温度和温度离散度组成聚合多特征输入分类器对红外目标进行分类，分类结果结合所述目标定位信息，得到红外目标检测及定位结果。

使用本发明融合红外图像和三维激光雷达点云，能够实现夜间障碍物检测及定位。

权利要求书2页说明书8页附图1页CN 110456363 A 2019.11.15C N 110456363A1.一种三维激光点云和红外图像融合的目标检测及定位方法，其特征在于，包括：步骤一：建立红外相机与三维激光雷达的坐标转换关系；步骤二：红外相机采集红外图像，采用聚类的方式进行图像分割，获得红外图像目标候选区域；步骤三：利用三维激光雷达采集雷达数据，使用激光雷达点云层次聚类，获得雷达目标候选区域，以及每个区域中心点坐标；步骤二和步骤三不分先后；步骤四：利用步骤一得到的坐标转换关系将所述雷达目标候选区域投影到红外图像中，得到雷达聚类目标区域；将红外图像目标候选区域与雷达聚类目标区域进行匹配融合，将交并比达到设定门限的红外-雷达公共区域作为最终目标区域保留下来，最终目标区域对应的雷达聚类目标区域的中心点坐标即为目标定位信息；步骤五：从保留的最终目标区域中提取区域长宽比R、最大温度T max和温度离散度D Feature 组成聚合多特征输入分类器对红外目标进行分类，分类结果结合所述目标定位信息，得到红外目标检测及定位结果；所述最大温度T max为融合区域内像素值最大的n个点的平均像素值对应的相机温度T max，温度离散度D Feature为融合区域灰度直方图的方差D Feature。

基于激光雷达的无人驾驶3D多目标跟踪

基于激光雷达的无人驾驶3D 多目标跟踪熊珍凯 1, 2程晓强 3吴幼冬 1左志强 3刘家胜1摘要无人驾驶汽车行驶是连续时空的三维运动, 汽车周围的目标不可能突然消失或者出现, 因此, 对于感知层而言,稳定可靠的多目标跟踪(Multi-object tracking, MOT)意义重大. 针对传统的目标关联和固定生存周期(Birth and death memory, BDM)管理的不足, 提出基于边界交并比(Border intersection over union, BIoU)度量的目标关联和自适应生存周期管理策略. BIoU 综合了欧氏距离和交并比(Intersection over union, IoU)的优点, 提高了目标关联的精度. 自适应生存周期管理将目标轨迹置信度与生存周期相联系, 显著减少了目标丢失和误检. 在KITTI 多目标跟踪数据集上的实验验证了该方法的有效性.关键词无人驾驶, 激光雷达, 3D 目标检测, 3D 多目标跟踪引用格式熊珍凯, 程晓强, 吴幼冬, 左志强, 刘家胜. 基于激光雷达的无人驾驶3D 多目标跟踪. 自动化学报, 2023, 49(10):2073−2083DOI 10.16383/j.aas.c210783LiDAR-based 3D Multi-object Tracking for Unmanned VehiclesXIONG Zhen-Kai 1, 2 CHENG Xiao-Qiang 3 WU You-Dong 1 ZUO Zhi-Qiang 3 LIU Jia-Sheng 1Abstract Unmanned vehicle is a three-dimensional motion in continuous time and space, and the object around the vehicle can not disappear or appear suddenly. Therefore, for the perception system, stable and robust multi-ob-ject tracking (MOT) is of great significance. Aiming at the shortcomings of object association and fixed birth and death memory (BDM) in the traditional one, the border intersection over union (BIoU) based object association and adaptive life cycle management strategy are put forward. The BIoU takes into account the advantages of both Euc-lidean distance and intersection over union (IoU) to improve the accuracy of object association. The adaptive life cycle management associates the object trajectory confidence with the life cycle, which significantly reduces object missing and false detection. The effectiveness of the proposed approach is verified through experiments on the KITTI multi-object tracking dataset.Key words Unmanned vehicles, LiDAR, 3D object detection, 3D multi-object trackingCitation Xiong Zhen-Kai, Cheng Xiao-Qiang, Wu You-Dong, Zuo Zhi-Qiang, Liu Jia-Sheng. LiDAR-based 3D multi-object tracking for unmanned vehicles. Acta Automatica Sinica , 2023, 49(10): 2073−2083多目标跟踪 (Multi-object tracking, MOT) 技术是自动驾驶感知系统的重要组成部分. 一方面,无人驾驶汽车的行驶过程是在时空下的连续运动,无人驾驶的规划与决策过程大多是基于连续时间序列完成的, 因此除了目标的位置信息以外, 目标的速度、角速度、加速度等时间关联特征也同样重要.另一方面, 由于目标检测本身依据单帧图像或点云数据完成[1], 缺乏目标在时空运动中的上下文信息,因此当光照变化、目标遮挡等情况发生时, 往往容易出现目标丢失, 这对于决策器和规划器的稳定运行会产生不利影响. 因此, 实现可靠的多目标跟踪意义重大. 多目标跟踪任务可以定义为当传感器获得一段时间内的目标数据序列后 (如一系列RGB 图像或3D 点云), 实现不同时刻数据帧下同一目标的正确匹配. 多目标跟踪问题需要解决以下问题:1) 对不同数据帧中的同一目标, 分配唯一的ID 标号,并维持该标号不变; 2) 对于新出现的目标, 分配新的ID 标号, 并进行持续跟踪; 3) 对已经从传感器数据中消失的目标, 应及时剔除, 避免不利影响.目前多目标跟踪的方法主要可以分为两类, 分别是端到端 (End to end) 方法和基于检测的跟踪收稿日期 2021-08-17 录用日期 2022-05-25Manuscript received August 17, 2021; accepted May 25, 2022国家自然科学基金(62036008, 62173243, 61933014), 中国船舶集团自立科技研发专项基金(202118J), 安徽理工大学高层次人才基金(2023yjrc55)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (62036008, 62173243, 61933014), Science and Technology Re-search Project of China State Shipbuilding Corporation Limited (202118J), and Scientific Research Foundation for High-level Tal-ents of Anhui University of Science and Technology (2023yjrc55)本文责任编委薛建儒Recommended by Associate Editor XUE Jian-Ru1. 中国船舶集团有限公司第七一三研究所郑州 4500152. 安徽理工大学新能源与智能网联汽车学院合肥 2311313. 天津大学电气自动化与信息工程学院天津 3000721. The 713 Research Institute, China State Shipbuilding Cor-poration Limited, Zhengzhou 4500152. College of New Energy and Intelligent Connected Vehicle, Anhui University of Science and Technology, Hefei 2311313. School of Electrical and In-formation Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072第 49 卷第 10 期自动化学报Vol. 49, No. 102023 年 10 月ACTA AUTOMATICA SINICAOctober, 2023(Tracking by detection) 方法. 前者将目标检测与跟踪视为一个统一的过程, 输入单帧图像或点云数据, 直接输出带有唯一ID标号的目标检测框信息;后者则将检测与跟踪视为递进过程, 首先使用目标检测网络如Complex-YOLO[2], PointRCNN[3] 获得检测框位置, 然后再使用目标在多帧数据中的时空联系性进行关联, 获得跟踪结果. 代表方法包括SORT (Simple online and real time tracking)[4]、Deep-SORT (SORT with a deep association metric)[5]和AB3DMOT (A baseline for 3D multi-object tracking)[6]. 其中AB3DMOT将2D多目标跟踪问题扩展到3D多目标跟踪任务, 提出了一种简洁高效的实时多目标跟踪框架, 并在KITTI数据集上验证了出色效果, 实时性达到了200帧/s, 是3D多目标跟踪领域的经典之作.本文在分析AB3DMOT跟踪算法的基础上,针对原算法中的以下两点问题进行了研究: 1) 目标关联度计算在基于检测的跟踪方法中起到了突出作用, 原AB3DMOT算法使用传统的交并比 (Inter-section over union, IoU) 作为度量指标, 因此存在当两个检测框不相交时IoU = 0的问题[7−8], 造成匹配失败; 2) 目前的MOT算法中大多都会用到生存周期 (Birth and death memory, BDM) 策略, 用于降低漏检率、获得更好的跟踪效果, 但多采用固定生存周期, 对所有目标进行无差别处理, 并未考虑检测结果本身置信度对跟踪的影响. 针对上述问题,本文提出了一种基于边界交并比 (Border intersec-tion over union, BIoU) 度量的自适应多目标跟踪算法, 主要创新点包括:1) 提出了BIoU度量方法用于计算检测结果的关联性矩阵, 相比于单一使用欧氏距离或传统IoU 度量的方法, BIoU可以有效解决无交集和奇点问题, 获得更可靠的多目标跟踪结果;2) 提出了一种自适应的生存周期管理策略, 将检测结果本身的置信度与生存周期关联起来, 可以有效避免由于遮挡导致的跟踪失败和由于误检导致的错误跟踪的情况.基于KITTI多目标跟踪数据集[9]进行的实验表明, 本文提出的基于BIoU和自适应生存周期管理的多目标跟踪算法, 相比于原算法可以有效地提高跟踪的准确性和鲁棒性.1 研究现状1.1 2D/3D多目标跟踪任务多目标跟踪问题按照跟踪目标的状态种类可以分为2D多目标跟踪和3D多目标跟踪. 其中2D多目标跟踪主要用于图像领域的目标跟踪任务, 如安防监控、军事侦察、自然观测等领域[10]. DeepSORT[5]算法引入马氏距离度量和级联匹配用于提高跟踪精度. Leal-Taixé 等[11]介绍了一种两阶段深度学习跟踪算法: 使用局部时空编码聚合像素和光流信息,通过梯度增强分类器将图像上下文特征与CNN输出相结合. 孟琭等[12]详细说明了光流法、相关滤波法和深度学习方法在目标跟踪领域的应用效果. 与2D多目标跟踪相比, 基于点云数据的3D多目标跟踪具有较为准确的深度估计, 此类方法大多基于运动学模型. Azim等[13]利用卡尔曼滤波器对获得的相邻两帧激光点云基于八叉树的占据栅格地图分析其不一致信息, 从而检测动态物体; 再使用全局最近邻的方法进行数据关联; 最后基于卡尔曼滤波跟踪动态物体的中心点. Song等[14]采用一种多任务的稀疏学习算法来选取最佳的候补对象, 提高了复杂环境下的跟踪效果. 为了验证有效的深度估计对目标跟踪性能的影响, Sharma等[15]使用基于3D 点云校准的2D图像进行目标跟踪, 考虑了三维空间信息, 有效缓解了基于RGB图像中的深度估计不准确和遮挡问题, 实现了较好的跟踪效果. 2020年, Weng等[6]将2D跟踪算法SORT的思想迁移到3D点云中, 提出AB3DMOT算法, 无需GPU训练即可实现优秀的跟踪性能.1.2 关联度量目标匹配是多目标跟踪中的重要环节, 有效度量预测目标与检测目标之间的关联性, 是获得可靠匹配结果的关键. 常用的匹配方法包括基于外观显著性特征的匹配方法[16−17]和基于空间位置相关性的匹配方法[18−19]. 与2D图像相比, 3D点云数据更为稀疏, 外观特征不明显, 因此更常采用空间位置的相关性进行匹配. IoU和目标间距离是常用的两种度量方法. SORT[4]和AB3DMOT[6]算法中均使用预测框与检测框的IoU值作为关联度量, 再利用匈牙利算法进行匹配. 使用原始IoU进行关联度量存在两个问题: 1) 当预测框与检测框无交集时IoU = 0,此时无法获得有效的度量信息; 2) 多个预测框可能与检测框具有相同的IoU值, 如图1(a)中的情况.另一种方法是使用目标间距离作为度量指标, 如预测框与检测框中心点之间的欧氏距离[19]. 但使用距离度量同样存在不同的预测框与目标框的距离相同的情况. 如图1(b), 虽然蓝色和红色表示的两个预测框差异很大, 但它们与检测框中心的欧氏距离是相同的. 近年来, 使用深度网络来学习目标关联性2074自动化学报49 卷特征的方法也得到了诸多研究, 如Wu 等[18] 将Point-RCNN 检测器得到的特征也作为关联度量的要素加入度量过程, 从而获得更可靠的度量结果.1.3 生存周期管理在现有的多目标跟踪算法中, 会使用生存周期管理策略[5−6, 18]. 一方面, 当出现因为遮挡造成的目标丢失情况时, 生存周期管理策略可以保证在一段时间内仍然可以持续跟踪目标而不会立刻丢失; 另一方面, 当出现误检情况时, 由于生存周期管理策略要求目标连续检测多帧, 所以可以有效过滤掉单帧误检的目标. 目前通常使用的是固定周期的管理策略, 即对所有目标进行相同时长跟踪用于确定目标或删除目标. 而在实际应用中, 考虑到目标检测单元会输出检测框的置信度, 用于表征检测结果的可靠性, 因此, 可以根据置信度对不同目标进行自适应生存周期管理, 即: 对置信度较高的目标可以保持更长时间以解决遮挡造成的目标漏检; 对置信度较低的目标在发生误检后应尽快删除.2 基于BIoU 的3D 多目标跟踪2.1 问题描述z z 多目标跟踪的主要任务是在给定一个图像序列的前提下, 找到图像序列中待检测目标, 并将不同帧中检测到的目标进行关联, 得到目标的运动信息,给每一个运动目标一个固定准确的ID 标号. 对于3D 目标检测, 一方面其天然克服了基于RGB 图像中的2D 目标检测的遮挡与目标位置估计不准确的问题, 使得基于运动估计的在线跟踪算法易于应用;另一方面, 对于3D 目标检测的点云数据而言, 缺乏类似RGB 图像那样丰富的语义特征, 导致难以使用特征描述的方式进行跟踪. 因此, AB3DMOT [6]算法仅使用简单朴素的跟踪策略就实现了高效实时的目标跟踪效果. 但是, 该方法在匈牙利匹配环节中使用原始的3D IoU 作为成本度量, 而无人驾驶汽车的多目标跟踪本质仍然是一种近似的2D 平面运动, 其在轴方向上变化较小, 导致目标检测在轴方向上的估计将对跟踪性能产生较大影响, 同时由于IoU 度量的局限性, 本文提出BIoU 作为一种新的成本度量融入到匈牙利匹配之中. 目标的生存周期管理是目标跟踪的重要环节, 生存周期设置过短在目标检测不稳定时会造成较为频繁的ID 切换,生存周期过长容易增加错误跟踪和目标误检. 因此,通过对跟踪轨迹的置信度打分, 本文设计了自适应的生存周期管理机制, 动态地调整目标的生存周期减少了ID 切换和目标误检, 实现了较好的跟踪性能.如图2所示, 本文所提出的3D 多目标跟踪的整体流程可以分为以下几个部分:1) 使用3D 检测器获得目标检测框;2) 使用3D 卡尔曼滤波器获得上一帧的目标预测框;3) 基于BIoU 计算检测框与预测框的关联度,使用匈牙利匹配算法获得最优匹配结果;4) 使用3D 卡尔曼滤波对所有匹配目标进行状态更新;5) 对未匹配成功的目标进行生存周期管理;6) 输出具有唯一ID 标号的目标边框.2.2 卡尔曼滤波卡尔曼滤波[20]是目前状态估计应用最为广泛的估计优化算法, 它能够根据过去的信号信息, 利用统计计算的原理, 优化最小均方误差, 从而预测出未来的状态量. 卡尔曼滤波是对时间参数估计的yyx(a) 不同预测框和检测框具有相同 IoU(a) Different predicted boxes have same IoUs withthe detected box(b) 不同预测框和检测框具有相同欧氏距离(b) Different predicted boxes have same Euclideandistances with the detected boxxOO检测框检测框2预测框2预测框1预测框1预测框图 1 IoU 度量和欧氏距离度量失效情况Fig. 1 Invalid cases about IoU metrics andEuclidean distance metrics10 期熊珍凯等: 基于激光雷达的无人驾驶3D 多目标跟踪2075最小二乘逼近, 能够建立起状态变量随时间变化的方程, 从而估计出今后某个时刻的状态.卡尔曼滤波算法的核心包括如下几个方程:1) 描述预测过程中, 系统的状态向量预测方程A B U kk ˆXk k X k −1k −1W k −1k −1其中, 为状态转移矩阵, 为控制输入矩阵, 表示时刻的控制输入向量, 表示时刻状态的预测值, 表示时刻的状态输出值, 为时刻的状态转移过程中的随机干扰噪声, 表现为均值为零的高斯白噪声.2) 描述先验估计协方差矩阵的更新过程Q W k ˆPk k 其中, 为状态转移过程噪声的协方差矩阵, 为时刻的先验估计协方差矩阵的预测值.3) 描述观测模型中由系统观测值得到系统观测向量的过程H Z k k V k 其中, 为状态观测矩阵, 为时刻状态变量的观测值, 为状态观测过程中的随机干扰噪声向量, 表现为均值为零的高斯白噪声.4) 卡尔曼滤波增益方程 (权重)K k k R V k 其中, 表示时刻的卡尔曼增益, 为观测噪声的协方差矩阵.k 5) 卡尔曼滤波估计方程 ( 时刻的最优状态估计)X k k 其中, 表示时刻状态向量经过卡尔曼滤波后的最优估计, 是系统的实际输出值, 表现为在预测值的基础上按照卡尔曼滤波增益叠加一个预测误差项.k 6) 卡尔曼滤波协方差估计方程( 时刻的最优协方差估计)P k k 其中, 为时刻卡尔曼滤波的后验估计协方差矩阵的预测值. 该方程用来描述状态向量协方差矩阵的变化过程, 正是这种不断更新的机制才能保证卡尔曼滤波不断克服随机噪声的影响.卡尔曼滤波算法能够在不准确的测量数据基础上尽可能地消除噪声的影响, 对真实值做出预测. 目标跟踪算法把跟踪目标的属性作为状态变量, 利用卡尔曼滤波器对属性进行线性滤波, 得到更好的预测值.2.2.1 状态预测为了预测上一帧到当前帧的目标状态, 这里使用恒定速度模型估计对象间的帧间位移, 将目标状态表示成一个11维向量, 即x y z l wh θs v x v y v z x y z 其中, , 和分别表示目标的中心点坐标, , 和分别表示目标的3D 边框尺度, 为目标边框的航向角, 表示当前轨迹的置信度分数, , 和分别为目标在三维空间中沿 , 和轴方向上的运动速度.k −1第帧数据中的所有目标状态构成的集合表示为ξik −1k−1i m k −1k −1k −1k 其中, 表示在时刻的第个目标状态, 表示在时刻存在的目标数量. 通过时刻的目标状态, 根据恒定速度模型可以估计出第帧的目标状态. 目标的预测位置为k −1ξik −1k ξik 对于时刻的每个目标状态都可以给出时刻的预测状态 .新出现的轨迹与目标丢失的轨迹完成匹配的目标预测目标基于 BIoU 度量的目标关联自适应生存周期管理具有唯一ID 的目标检测目标匹配失败的跟踪目标轨迹关联原始点云3D 目标检测3D 卡尔曼滤波T kT k − 1匹配失败的检测目标图 2 基于BIoU 和自适应生存周期的3D 多目标跟踪Fig. 2 3D multi-object tracking based on BIoU and adaptive birth and death memory2076自动化学报49 卷2.2.2 状态更新根据数据关联的结果, 可以将跟踪目标与检测目标分为4类: 跟踪匹配成功、检测匹配成功、跟踪匹配失败和检测匹配失败. 它们各自的具体形式为T match D match w k T unmatch D unmatch m k −1n k D match 其中, 和表示匹配成功的跟踪目标与检测目标, 表示当前时刻匹配成功的数量,和分别表示匹配失败的跟踪目标和检测目标, 表示上一时刻的所有跟踪目标数量, 表示当前时刻的检测目标数量. 完成匹配之后, 使用匹配成功的目标根据贝叶斯规则更新对应的目标状态.2.3 基于BIoU 的匈牙利匹配算法为了解决传统IoU 度量或距离度量的失效问题, 本文设计了一种结合欧氏距离与IoU 的综合度量指标, 即BIoU 度量, 它由原始IoU 和边界距离惩罚项共同组成, 具体形式为IoU (B 1,B 2)R BIoU γp lt 1,p rb 1,p lt 2,p rb 2ρ(·)C max (B 1,B 2)IoU (B 1,B 2)ρ(p lt 1,p lt 2)ρ(p rb 1,p rb 2)C max (B 1,B 2)其中, 表示一般意义下的两个边界框的交并比, 为基于边界欧氏距离的惩罚项, 是惩罚项因子, 分别表示两个边界框最小外接框的左上顶点和右下顶点, 函数为两个顶点间的欧氏距离, 表示两个边界框最小外接框的最大对角线距离, 用于对边界距离进行归一化处理. 需要说明的是, 采用最小外接框的方法可以弱化旋转对边界距离的影响, 便于计算边界距离.图3(a)展示了2D BIoU 的计算方法. 绿色和蓝色实线框代表两个不同的边界框, 虚线框为它们各自的最小外接框, 灰色区域表示 ,红色线段表示边界距离和 ,黄色线段表示最大对角线距离 .对于3D 多目标跟踪, 本文将上述2D BIoU 的定义扩展到3D 坐标系下, 如图3(b)所示. 3D BIoU 的计算式为IoU 3D (V 1,V 2)V 1V 2R BIoU 3D p lft 1,p lft 2,p rrb 1,p rrb 2ρ(p lft 1,p lft 2)ρ(p rrb 1,p rrb 2)C max (V 1,V 2)BIoU thres BIoU 3D <BIoU thres 其中, 表示两个3D 边界框和的体积交并比 (图中的灰色区域), 惩罚项与边界距离相关, 分别是两个3D 边界框最小外接框的左−前−上顶点和右−后−下顶点, 和分别是对应边界距离 (图中的红色线段), 则表示两个最小外接框所有顶点间的最大对角线距离 (图中的黄色线段). 在给定阈值的情况下, 当时，则认为两个3D 边界框匹配失败, 即两个3D 边界框分别属于独立的两个不同目标.2.4 自适应生存周期管理策略F min F max 在多目标跟踪中, 现有目标会离开视野, 也可能有新目标进入视野, 因此需要一个模块来管理轨迹的产生和删除. 生存周期管理是常见的做法: 将所有未成功匹配的检测目标视为潜在的新轨迹, 为了避免跟踪误报, 只有在该目标连续检测到帧后才认为是一个新的目标轨迹; 将所有未成功匹配的跟踪目标结果视为即将离开视野的轨迹, 为了避免误删轨迹, 只有该目标未成功匹配帧后才视为目标丢失并将其删除. 理想情况下, 该策略可以保留因为单帧漏检未能成功匹配的目标轨迹, 并仅删除已经离开视野的目标轨迹. 但在实际中, 3D 目p lft 1p lt 1p lt 2p lft 2p rrb 1p rrb 2p rb 1p rb 2m a x (V 1, V 2)ma x(B1, B 2)IoU 3D (V 1, V 2 )IoU (B 1, B 2 )V 2B 2B 1V 1r (p rrb 1, p rrb 2)r (pr b1, pr b2)r (p l f t 1, p l f t 2)r (pl t 1, pl t 2)(a) 2D 边界交并比(a) 2D BIoU (b) 3D 边界交并比(b) 3D BIoU图 3 边界交并比示意图Fig. 3 Schematic diagram of BIoU10 期熊珍凯等: 基于激光雷达的无人驾驶3D 多目标跟踪2077标检测器的误检和漏检普遍存在, 采用固定的生存周期管理策略, 将出现错误的跟踪轨迹. 原因主要是固定的生存周期管理策略未有效利用检测目标的置信度信息, 而对所有目标均进行相同周期的检查操作, 从而导致检测置信度较低的目标 (往往为误检目标) 也需要跟踪多帧后才会被删除, 而检测置信度较高的目标一旦被多帧遮挡 (往往出现漏检)也可能被删除.因此, 本文提出一种自适应生存周期管理策略,根据目标检测结果的置信度, 动态调整最大生存周期, 具体为score αβσ(·)F max F Amax αβF max =3,α=0.5,β=−5其中, 为当前目标的检测置信度, 和为尺度系数和偏移系数, 表示Sigmoid 非线性函数, 为最大生存周期, 为根据目标检测置信度计算后的生存周期. 通过选取合适的和 , 实现更好的跟踪效果. 图4给出了当时生存周期与检测置信度之间的关系. 利用Sig-moid 函数的S 型曲线特性, 检测目标的置信度越高, 该目标的生存周期将会越长, 从而实现生存周期动态调整.32F A m a x10010置信度−102030图 4 自适应生存周期Fig. 4 Adaptive birth and death memory3 实验结果与分析3.1 数据集与评价指标介绍本实验基于KITTI 数据集的多目标跟踪基准进行评估, 该基准由21个训练序列和29个测试序列组成. 对于每个序列都提供了LiDAR 点云、RGB 图像以及校准文件. 用于训练和测试的数据帧数分别为8 008和11 095. 对于测试集数据, KITTI 不向用户提供任何标签, 而是在服务器上保留标签以进行MOT 评估. 对于训练集数据, 含有30 601个目标和636条轨迹, 同样包括Car 、Pedestrian 和Cyclist 类别. 由于本文使用的目标跟踪系统是基于卡尔曼滤波算法的, 不需要进行深度学习训练, 因此将所有21个训练序列作为验证集进行验证. 实验对比了Car 、Pedestrian 和Cyclist 全部3个类别上的多目标跟踪效果.对于多目标跟踪方法, 理想的评价指标应当能够同时满足3个要求: 1) 所有出现的目标都能够及时被发现; 2) 找到的目标位置应当尽可能和真实的目标位置一致; 3) 应当保持目标跟踪的一致性, 避免目标标志的频繁切换. 根据上述要求, 传统的多目标跟踪将评价指标设置为以下内容: 多目标跟踪准确度 (Multi-object tracking accuracy, MOTA)用于确定目标的个数以及跟踪过程中的误差累计,多目标跟踪精度 (Multi-object tracking precision,MOTP) 用于衡量目标位置上的精确度, 主要跟踪轨迹命中率 (Mostly tracked, MT), 主要丢失轨迹丢失率 (Mostly lost, ML), 身份切换次数 (ID swit-ch, IDS), 跟踪打断次数 (Fragment, FRAG) 等.3.2 实验结果实验流程如图5所示, 其中3D 目标检测器使用与A B 3D M O T 算法相同的、已经训练好的PointRCNN 模型. 在目标匹配阶段, 使用本文提出的BIoU 计算预测框与目标框之间的关联度, 然后使用匈牙利匹配算法进行目标匹配. 成功匹配的目标送入卡尔曼滤波器进行状态更新, 未成功匹配的检测目标和预测目标均送入自适应周期管理模块进行判定. 自适应周期管理模块根据目标的置信度分数自适应调整目标的最大生存周期, 删除已达到最大生存周期而仍未匹配成功的目标, 最终得出具备唯一ID 标号的目标轨迹. BIoU 和自适应生存周期管理中涉及的参数通过整定得到, 最终模型使用的参数如表1所示.为了验证本文所提出的基于BIoU 度量和自适应生存周期管理多目标跟踪算法的性能, 本文与基准AB3DMOT 算法在KITTI 多目标跟踪数据集的3类目标上进行了对比; 同时在Car 类别上还与另外两种端到端的深度学习算法FANTrack [21] 和DiTNet [22] 进行了比较. 实验结果如表2所示.表2的结果表明, 本文提出的基于BIoU 度量和自适应生存周期管理策略的多目标跟踪算法相比于基准算法在3类目标上均获得了更高的MT 值,意味着本文算法在对目标的长时间跟踪性能上明显优于基准算法; 在Pedestrian 和Cyclist 两个类别上, 跟踪准确度MOTA 较基准算法有显著提升, 而在Car 类别上与基准算法基本一致. 最值得注意的是, 本文算法在命中率MT 和丢失率ML 这两项指标上均有显著提升, 说明了本文算法在长时间稳定2078自动化学报49 卷跟踪目标这个问题上具有明显优势. 另外, 在Ped-estrian和Cyclist两类目标的跟踪任务上获得更好的效果, 也说明了基于BIoU的目标跟踪可以有效提高对小目标的跟踪性能. 分析其原因, 可以发现小目标更易于出现检测框与预测框交集较少或无交集的情况, 这也正是BIoU相较于传统IoU最大的优点, 即解决IoU相等或IoU = 0时的关联度量问题.图6和图7分别展示在出现误检和漏检情况时, 本文所提出改进跟踪算法和基准算法的跟踪结果. 在图6的第2行中, 两类算法均出现了误检的情况 (用红色圆圈标记), 但相较于基准算法(图6(a)的第1行), 由于引入了自适应生存周期管理,因此在下一帧数据中, 改进跟踪算法及时将误检目标删除, 而基准跟踪算法仍会对误检目标进行持续跟踪, 直到生存周期结束. 上述结果表明基于本文改进的跟踪算法可以明显减小误检目标的生存周期, 降低误检次数.同样, 对于目标漏检的情况, 本文算法也能给出更好的结果. 图7 (a)的第3行中, 由于红色圆圈标记的目标被其他物体遮挡而导致漏检, 在下一帧中, 该目标再次被检测到时, 已被标记为新的目标(这一点从对比图7(a)的第2行和图7(a)的第4行中检测框颜色不一致可以看出). 而使用本文提出的改进算法, 即使在图7(b)的第3行中出现了遮挡,因为生存周期并未结束, 因此目标仍然在持续跟踪, 也未发生身份切换的问题. 这说明, 在由于目标遮挡等问题出现漏检时, 本文提出的改进跟踪算法可以有效克服漏检问题, 保持目标持续跟踪与ID 恒定.3.3 消融实验对比F max=5F maxF AmaxF Amax为了进一步说明BIoU度量和自适应生存周期管理策略的实际效果, 本文在KITTI验证集上进行了消融实验. 为了便于比较, 本文设置最大生存周期; 对于固定生存周期策略, 生存周期即为; 对于自适应生存周期策略, 采用式 (13) 描述的关系自适应计算生存周期. 消融实验的结果如表3所示, 其中不使用BIoU和的跟踪方法即为原始AB3DMOT算法.首先, 对BIoU进行性能分析. 在表3中, 每类目标的第2行数据与第1行相比, 区别在于使用BIoU表 1 模型参数Table 1 Model parameters参数值说明γ0.05BIoU惩罚因子α0.5生存周期尺度系数β4生存周期偏移系数F max3 (Car)5 (Others)最大生存周期对Car目标为3对其他类别目标为5F min3目标轨迹的最小跟踪周期该值与AB3DMOT相同BIoU thres−0.01BIoU阈值小于阈值认为匹配失败具有唯一 ID 标号的跟踪结果跟踪结果自适应生存周期管理基于 BIoU 的目标匹配卡尔曼滤波器匹配失败检测目标检测目标3D 目标检测网络匹配失败预测目标预测目标匹配目标上一时刻轨迹当前时刻轨迹轨迹关联新加入轨迹与需要丢弃轨迹32FAmax1010置信度−102030p ltp ltB21X^k = AX k − 1k −+ BU k + WP^k = AP k − 1A T + QZk= HX k+V kKk= P^k H T(HP^k H T + R)−1Xk= X^k + K k(Z k−HX^k)Pk= (I−K k H)P^k B1d1d2max(B1, B2)p rbp rb图 5 基于激光雷达的3D多目标跟踪整体流程Fig. 5 Overall pipeline for LiDAR-based 3D multi-object tracking10 期熊珍凯等: 基于激光雷达的无人驾驶3D多目标跟踪2079。

基于激光雷达的智能车辆感知与决策系统设计

基于激光雷达的智能车辆感知与决策系统设计智能车辆的发展正成为当今汽车行业的热点之一。

作为未来交通的关键技术之一，激光雷达在智能车辆感知与决策系统中起着至关重要的作用。

本文将讨论基于激光雷达的智能车辆感知与决策系统的设计原理和关键技术。

一、激光雷达原理及作用激光雷达是一种通过发射和接收激光束来测量周围环境距离和形状的传感器。

它以其高精度、高速度和全方位的探测能力成为智能车辆感知系统中的核心技术。

激光雷达可以通过扫描周围环境，获取车辆周围障碍物的距离、形状和速度等信息，为智能车辆提供关键的感知能力。

二、智能车辆感知系统设计基于激光雷达的智能车辆感知系统设计需要考虑车辆的探测范围、分辨率和实时性等关键指标。

以下是几个关键的设计要素。

1. 激光雷达的安装位置与角度：激光雷达应该安装在车辆的合适位置，以最大程度地覆盖车辆周围的环境。

同时，激光雷达的安装角度需要调整，以便获取更全面和准确的感知信息。

不同的车辆应根据其尺寸和应用场景来确定最佳的安装位置和角度。

2. 数据处理与融合算法：激光雷达输出的原始数据需要进行处理与融合，以提高感知系统的准确性和鲁棒性。

数据处理算法包括数据滤波、聚类和目标跟踪等。

融合算法可以将激光雷达的数据与其他传感器（如摄像头、雷达等）的数据进行融合，提供更全面、准确的环境感知。

3. 高精度地图构建：基于激光雷达的智能车辆感知系统需要构建高精度的环境地图，以便车辆能够更好地认知和决策。

地图构建可以通过SLAM（同时定位与建图）算法实现，将激光雷达的测量数据与车辆的运动信息结合起来，实现对车辆周围环境的可视化。

4. 障碍物检测与跟踪：激光雷达可以提供车辆周围障碍物的距离和形状信息。

基于这些信息，智能车辆感知系统需要设计相应的算法来进行障碍物检测和跟踪。

障碍物检测算法可以通过分析激光雷达的点云数据，识别出障碍物的形状和位置。

跟踪算法可以根据车辆的运动信息，预测障碍物的动态轨迹，为决策系统提供更准确的数据支持。