【摘 要】
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在先进驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System,ADAS）快速发展的大环境下,4D毫米波雷达系统因其低成本和不受恶劣环境影响的优势受到研究人员广泛关注,关于该系统目标检测技术的研究也十分迫切。本文在研究4D毫米波雷达系统原理和关键技术的基础上,采集并制作4D雷达点云数据集。对4D雷达点云目标进行讨论,设计了一套适用于车载4D毫米波雷达的点云目标检测方案,提
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在先进驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System,ADAS）快速发展的大环境下,4D毫米波雷达系统因其低成本和不受恶劣环境影响的优势受到研究人员广泛关注,关于该系统目标检测技术的研究也十分迫切。本文在研究4D毫米波雷达系统原理和关键技术的基础上,采集并制作4D雷达点云数据集。对4D雷达点云目标进行讨论,设计了一套适用于车载4D毫米波雷达的点云目标检测方案,提高4D雷达系统对环境感知的准确性。本文主要内容如下:根据点云分布特点,研究了一种基于点云分布的融合滤波算法。通过统计滤波、半径滤波、双边滤波的融合处理,有效滤除数据集中的离群点和噪声点。针对DBSCAN聚类算法对参数敏感的问题,研究了一种自适应寻找最优DBSCAN参数的方案,最优参数下的DBSCAN算法可有效滤除来自地物的虚假点,识别具有相似特征的点云数据,为后续检测工作提供了更多分割信息。接着,研究了基于深度学习的点云目标检测网络Point RCNN,并结合点云分布提出改进的网络——Three-branch Point RCNN网络,解决了点云分布不均匀性对检测结果的影响。此外,还采用了一种基于不确定度的采样策略,平衡数据采样的有效性和多样性,获得更集中的分支和更优的检测性能。对两种模型检测效果进行对比,验证改进网络的有效工作。最后,对本文提出的检测方案进行实验评估。将数据集直接输入Point RCNN网络进行车辆目标检测的AP值为62.23%,直接输入改进学习网络时的AP值为65.11%,而使用本文检测方案的AP值可达66.89%,证明了检测算法及其改进方案的有效性,初步解决了4D毫米波雷达目标检测技术匮乏的问题,为后续相关研究提供参考。
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