【摘 要】
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通过车载传感器感知智能车周围环境,并对环境信息进行多任务处理以进行目标检测与分类识别,是智能汽车关键共性技术之一。本文针对单一传感器信息感知的局限性,对基于多源异构信息融合的智能汽车环境感知算法进行了研究并对其性能进行测试评价,具体的研究内容如下:（1）针对单一传感器信息感知的局限性,以车载工控机作为多线激光雷达、毫米波雷达、RGB相机等传感器的计算平台,采用C/S模型下的数据传输层通信协议实现多
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通过车载传感器感知智能车周围环境,并对环境信息进行多任务处理以进行目标检测与分类识别,是智能汽车关键共性技术之一。本文针对单一传感器信息感知的局限性,对基于多源异构信息融合的智能汽车环境感知算法进行了研究并对其性能进行测试评价,具体的研究内容如下:（1）针对单一传感器信息感知的局限性,以车载工控机作为多线激光雷达、毫米波雷达、RGB相机等传感器的计算平台,采用C/S模型下的数据传输层通信协议实现多源异构传感器之间的数据通信,并在GPS时间同步基础上通过时间节点插值计算,完成多线激光雷达与相机的数据信息时间同步;（2）针对多源异构传感器数据的空间配准需求,利用多线激光雷达与相机同步数据进行联合标定完成空间配准;利用张氏标定法完成相机内外参标定,将多线激光雷达外参标定简化为求解俯仰角、横摆角、航向角和纵向位移4个参数,并采用遗传算法对求解目标进行优化,完成多线激光雷达的外参标定;在此基础上将矫正后的数据作为输入,完成多源传感器的联合标定;（3）开发了基于几何特征求解的多线激光雷达目标检测算法,利用实际场景数据进行测试,分析对行人难以求固定解和远处目标点云稀疏问题,进而开发基于深度卷积神经网络的目标检测算法,研究从基于候选区域提取到基于递归的端对端目标检测算法迭代演进,以根据智能车实际需求改善算法的性能;（4）开发了基于多源异构信息融合的环境感知算法,分别利用基于几何特征求解方法对雷达点云进行预处理和基于递归神经网络方法对图像信息进行端对端预处理;结合联合标定求解的空间变换矩阵,融合预处理后的传感器信息,完成目标检测算法开发;（5）针对智能车环境感知算法测试验证,分析以场景为驱动的环境感知测试评价方法,利用室内仿真场景及封闭式测试场景对单一传感器环境感知算法进行测试评价;对多源异构传感器的时间同步误差、空间配准误差进行分析,利用实车平台及KITTI数据集对基于多源异构信息融合的环境感知算法进行综合性测试评价。
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