【摘 要】
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随着科技的发展,无人驾驶技术得到广泛的关注,行人方位检测是无人驾驶技术的关键环节,其研究对于保障行人及无人驾驶车辆的安全有着至关重要的作用。现有行人方位检测系统采用的高性能工控机成本高昂、功耗高,不便于车载环境的无人驾驶环境部署安装及普及化,采用低成本、低功耗的嵌入式平台是未来发展的趋势。但由于嵌入式平台的计算资源有限,在无人驾驶场景中提高行人方位检测的实时性是目前亟待解决的问题。对此,本文设计一
【基金项目】
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广西创新驱动发展重大专项《电动观光车智能驾驶技术研究》；
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随着科技的发展,无人驾驶技术得到广泛的关注,行人方位检测是无人驾驶技术的关键环节,其研究对于保障行人及无人驾驶车辆的安全有着至关重要的作用。现有行人方位检测系统采用的高性能工控机成本高昂、功耗高,不便于车载环境的无人驾驶环境部署安装及普及化,采用低成本、低功耗的嵌入式平台是未来发展的趋势。但由于嵌入式平台的计算资源有限,在无人驾驶场景中提高行人方位检测的实时性是目前亟待解决的问题。对此,本文设计一套面向无人驾驶的行人方位实时检测系统,该系统应用于园区低速场景中,以激光雷达与相机作为感知传感器,检测车前行人的方位。本文研究课题来源于广西创新驱动发展重大专项《电动观光车智能驾驶技术研究》,主要研究内容如下:（1）设计一套面向无人驾驶的行人方位实时检测系统,以NVIDIA Jetson AGX Xavier嵌入式计算平台作为运算处理器,利用MEMS激光雷达和单目相机作为感知传感器,实现行人方位检测软硬一体化系统设计,并将行人方位检测系统安装到试验车上进行功能验证与测试。（2）针对MEMS激光雷达与相机标定外参误差大的问题,提出基于标定板关键点的外参标定方法。首先将多帧点云叠加预处理,然后基于Hough变换拟合标定板的边缘直线以确定关键点,最后设立关键点及法向量对应的约束条件,利用点面对应算法求出优化的标定外参,将棋盘标定板放置在激光雷达前5m至7.5m范围内进行外参标定,使得标定外参的平均误差达到6.21cm,提高了外参标定的精度。（3）针对现有行人方位检测系统实时性差的问题,提出基于MEMS激光雷达与相机融合检测行人方位的方案,首先利用DBSCAN算法对点云进行聚类,同时利用YOLOv4算法对图像进行行人类别检测,再根据关联概率的方法对点云聚类的方位和图像检测的行人进行决策级融合,平均检测时间达到80.4ms,实现低成本下行人方位检测的实时性。
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