论文部分内容阅读
针对无人驾驶系统环境感知中的三维车辆检测精度低的问题,提出了一种基于激光雷达的三维车辆检测算法.通过统计滤波与随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)实现地面点云分割,剔除激光雷达数据冗余点及离群点;改进3DSSD深度神经网络,利用融合采样提取点云中车辆语义信息与距离信息;根据特征信息对车辆位置进行二次调整生成中心点,使用三维中心分配器匹配中心点并生成三维车辆检测框.将KITTI数据集划为不同场景作为实验数据,对比多种三维车辆检测算法.实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确的实现三维车辆检测,平均检测时间为0.12 s,检测精度最高可达89.72％.