笔记《基于无人驾驶方程式赛车的传感器融合目标检测算法研究及实现》

关键字：无人驾驶方程式赛车，相机，激光雷达，目标检测，传感器融合

一、绪论

1. 感知技术研究现状

1.1.1 基于相机的目标检测技术研究现状

  相机传感器获取数据将目标光线信号转化为图像信号。图像包含像素分布、亮度和颜色信息。通过对图像的处理，提取目标的特征信息，以获得目标的类别和位置信息。

基于相机的传统目标检测算法主要分为三个步骤：
1.根据实际情况设置不同尺寸和长度比的窗口，采用滑动窗口对图像数据进行遍历
2.利用手工设计的特征提取器对滑动窗口内的局部区域进行特征提取
3.将提取的图像特征输入到目标检测器中，以获得类别和位置信息

局限性：存在数量庞大的的候选框导致计算量巨大；手工设计的特征提取方法不能适应图像数据多样性，算法鲁棒性差

  深度学习能够很大程度提升了基于相机的目标检测算法的速度和准确性。CNN（Convolution Neural Network）采用局部连接和权值共享，一方面减少了权值数量使得网络易于优化，另一方面降低模型复杂程度，减少过拟合的风险。CNN处理具有像素网格的图像数据时优势更明显，直接使用图像作为数据，避免了传统目标检测算法中复杂的特征提取和目标检测过程，可以增强深度学习模型的特征提取能力和泛化能力。基于 CNN 的相机目标检测算法主要有两种。一种是基于候选区域提取的二阶段目标检测算法，如 R-CNN（Region-CNN，基于候选区域的卷积神经网络）算法、Fast R-CNN（Fast R-CNN，基于快速候选区域的卷积神经网络）算法[6]、Faster R-CNN[7]等；另一种是基于回归思想的单阶段目标检测算法，如 YOLO（You Only Look Once,你只需看一次）算法、SSD（Single Shot Multi-Box Detector）算法等。

1.1.2 基于激光雷达的目标检测技术研究现状

  激光雷达传感器获取数据：深度图像——>点云。点云：三维坐标（X,Y,Z）、颜色、分类值、强度值和时间等信息。点云具有无序性、稀疏性等特征，这导致点云数据处理的研究成果与图像相比较少。
基于激光雷达的传统目标检测算法主要分为五个步骤：
1.对原始点云数据提取感兴趣区域ROI（Region Of Interest），保留有效区域的点云
2.通过滤波方法降低点云密度同时保留点云的形态特征
3.采用随机采样一致性算法过滤地面点云，保留非地面点云
4.利用欧式聚类算法，将每一帧的点云中的目标物体逐一分开，形成单独的一簇点云
5.对目标物体的点云进行优化，获得三维坐标等特征

常用目标检测算法：二叉树搜索算法、RANSC平面分割算法和欧式聚类算法
局限：但基于激光雷达的传统目标检测算法基于手工设计的特征，算法性能受手工调参等因素的影响，只适应特定的数据集，算法泛化能力较差。
基于深度学习的激光雷达目标检测方法，按照点云数据处理方法，主要分为基于原始点云、基于体素网格与基于多视图这三类目标检测方法
基于原始点云的目标检测：对点云直接3D卷积（PointNet）
基于体素网格点云的目标检测：将原始点云按照空间几何特性划分为具有相邻特性和拓扑特性的三位体素网格，然后对体素网格进行3D目标检测 (VoxNet)
基于多视图的目标检测：将三维点云数据映射到二维平面，根据映射方向不同可以分为前视图（Front View）、鸟瞰图（Bird Eye View）等。（MVCNN）

1.1.3 基于传感器融合的目标检测技术研究现状

  相机+LiDAR
  相机图像：高分辨率、色彩、纹理信息，成本低；极易受光照影响、天气变化的干扰，特征提取和目标检测的精度大幅下降，且无法提供较为精确的深度信息。
  激光雷达传感器：精度高响应快，抗干扰强，成本高，在恶劣的条件下无法正常工作，且获取的点云稀疏无序。
  因此单一传感器很难满足复杂场景下的无人驾驶任务。采用多传感器一般使用相机+Lidar
  目前传感器融合的方法大多是 传统图像目标检测+点云2D目标检测 融合在一起。eg:VeloFCN算法，Vote3D算法。而MV3D和AVOD算法应用深度学习对传感器的数据进行融合后再目标检测。MV3D提出一种将图像数据与点云数据进行融合的方法，用点云的Front View 和 BEV 表示三维点云信息，与图像Front View融合，实现3D目标检测。AVOD算法使用点云BEV和FV作为网络数据输入，改进RPN网络架构、添加预测狂几何约束，提升了目标检测准确性和实时性。

2. 本文研究内容

一种基于 YOLOv4 模型的相机目标检测算法。针对真实赛道场景下复杂因素导致锥桶识别和检测效率低下的问题，在真实场