基于激光雷达Occupancy 算法的障碍物感知

基于激光雷达Occupancy 算法的障碍物感知

Occupancy 算法的来源

特斯拉的Occupancy算法是该公司自动驾驶系统（FSD，Full Self-Driving）中的一个关键组件，旨在提高车辆对周围环境的理解和建模能力。

基于激光点云的Occupancy算法在周围障碍物感知中的原理涉及多个步骤，结合了三维数据处理、概率建模及深度学习技术。以下是其核心原理的详细分步解释：

1. 激光点云数据获取与预处理

• 数据获取：激光雷达发射激光束并接收反射信号，生成三维点云数据，每个点包含坐标（x, y, z）和反射强度信息。

• 预处理步骤：

  • 去噪：使用统计滤波或半径滤波去除离群点。

  • 地面分割：通过RANSAC等算法或深度学习模型分离地面点云，减少误判。

  • 体素化：将点云划分为规则的三维体素网格，降低数据量并保留结构信息。

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2. 构建三维Occupancy Grid

• 网格划分：将环境划分为三维体素网格，每个体素表示固定体积的空间（如0.1m³）。

• 占用概率初始化：初始时，每个体素的占用概率设为中性值（如0.5），表示未知状态。

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3. 占用概率计算

• 传统方法（反传感器模型）：

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