【摘 要】
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随着我国各行各业中人工智能技术的高速发展,无人驾驶技术成为了交通运输行业快速发展所必需的核心技术。在此背景下,国内各大传统汽车厂商和高科技企业相继发布了其在无人驾驶领域的研究成果,诸如京东、苏宁等具有物流运输产业的电商也相继推出了各自的无人物流运输车。本文将以封闭园区中的无人配送为背景,着重研究基于3D激光点云的地面移动目标检测技术的应用实现。本文首先从传统方法和基于深度学习的方法两个方面介绍了目
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随着我国各行各业中人工智能技术的高速发展,无人驾驶技术成为了交通运输行业快速发展所必需的核心技术。在此背景下,国内各大传统汽车厂商和高科技企业相继发布了其在无人驾驶领域的研究成果,诸如京东、苏宁等具有物流运输产业的电商也相继推出了各自的无人物流运输车。本文将以封闭园区中的无人配送为背景,着重研究基于3D激光点云的地面移动目标检测技术的应用实现。本文首先从传统方法和基于深度学习的方法两个方面介绍了目标检测中的三维点云数据处理技术。通过对比不同方法中三维点云数据的处理过程,发现传统方法相较于基于深度学习的方法具有更大的局限性。因此,本文选择VoxelNet模型作为基准神经网络。但是,基于VoxelNet的三维点云目标检测方法的计算量十分巨大,无法适用于移动嵌入式系统。本文将深度可分离卷积运算和VoxelNet网络相结合,降低其计算量,得到了一个能够满足封闭园区中无人物流运输车需求的神经网络。在理论分析的基础上,本文针对无人配送小车在封闭园区内的运行情况,设计了一辆基于嵌入式系统的移动小车。该移动嵌入式平台使用速腾聚创16线激光雷达作为传感器,NVIDIA公司的Jetson TX2作为嵌入式主板,OpenCR开发板作为底层驱动板。嵌入式系统与底层驱动之间采用基于ROS节点的通讯形式,远程计算机和与嵌入式系统之间采用基于SSH协议的通讯形式。最后,本文对改进VoxelNet模型进行了测试实验和分析,发现该模型虽然牺牲了部分精度,但满足了在移动嵌入式平台上的实时性需求,能够在封闭园区内的无人配送小车上得到有效运用。
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