FSAC賽車融合感知算法研究

蘭建平,郭文韜,楊亞會,張友兵,葉子恒,董馮雷

(湖北汽車工業(yè)學(xué)院 汽車工程師學(xué)院,湖北 十堰 442002)

0 引言

近年來,隨著計算機(jī)軟硬件技術(shù)的迅速發(fā)展,各種人工智能算法加速落地應(yīng)用,在汽車行業(yè),智能化和網(wǎng)聯(lián)化成為汽車發(fā)展的新方向[1]。相對于傳統(tǒng)汽車,智能網(wǎng)聯(lián)汽車增加了環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決策控制等軟硬件系統(tǒng),能夠在無人或少人干預(yù)的情況下實現(xiàn)自主駕駛。為推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展,培養(yǎng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)人才,中國汽車工程學(xué)會于2017年創(chuàng)辦了第一屆無人駕駛方程式大賽。無人駕駛方程式賽車以電動方程式賽車為基礎(chǔ),通過對賽車進(jìn)行線控改裝[2],并配備各類智能傳感器及人工智能算法來實現(xiàn)賽車的無人駕駛功能,其中環(huán)境感知系統(tǒng)是無人駕駛賽車能否實現(xiàn)的第一步,獲取準(zhǔn)確的周圍環(huán)境信息是無人駕駛的保障[3]。多傳感器融合環(huán)境感知已成為眾多學(xué)者研究的熱點問題。

國內(nèi)外學(xué)者對無人駕駛的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了大量研究,單一傳感器由于自身局限性,難以涵蓋所有場景和需求,因此,在實際應(yīng)用中,往往采取多傳感器融合來解決這些問題。Chen等[4]提出一種基于多視角融合的三維目標(biāo)檢測算法,通過將傳感器獲取到的不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,實現(xiàn)對車輛的精準(zhǔn)定位、跟蹤和預(yù)測;Ku等[5]提出一種基于激光雷達(dá)和攝像頭等不同類型傳感器的目標(biāo)檢測算法,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境中物體的準(zhǔn)確識別,但資源占用較大,難以保證實時性;王華東等[6]在融合過程中,使用傳統(tǒng)算法進(jìn)行錐桶顏色識別,但受光線影響較大,需要不斷調(diào)節(jié)相機(jī)的曝光時間,不利于多場景下的部署;Huang等[7]提出的基于原始點云與圖像進(jìn)行融合的目標(biāo)檢測算法,在圖像方面取得了不錯的效果,但仍然存在一些限制,在非高斯白噪聲和捕獲復(fù)雜背景情況下可能會影響結(jié)果準(zhǔn)確率;Dhall等[8]提出利用關(guān)鍵點回歸算法和取交集融合算法,獲取錐桶的顏色和位置,但結(jié)果的可靠性偏低,需要進(jìn)一步提高。

FSAC賽車感知系統(tǒng)的目的是獲得錐桶的準(zhǔn)確位置和顏色,從而確定賽道邊界,為之后的規(guī)劃決策提供準(zhǔn)確的邊界信息。通過對FSAC感知融合算法的研究,利用激光雷達(dá)和相機(jī)設(shè)計并實現(xiàn)錐桶目標(biāo)檢測算法,以解決復(fù)雜賽場環(huán)境中的錐桶檢測問題。

1 激光雷達(dá)錐桶檢測算法

FSAC賽道障礙物均為錐桶,針對該目標(biāo)對象設(shè)計了基于激光雷達(dá)的錐桶檢測算法,其流程如圖1所示。

圖1 激光雷達(dá)錐桶檢測算法流程框圖

1.1 感興趣區(qū)域確定

根據(jù)八字繞環(huán)、直線加速、高速循跡賽道和激光雷達(dá)在賽車上的安裝位置,確定激光雷達(dá)的掃描范圍,以激光雷達(dá)中心作為坐標(biāo)系原點,對3個掃描方向進(jìn)行限制,獲得對應(yīng)賽道的感興趣區(qū)域(region of interest,ROI),保留有效激光點云,減少點云數(shù)量,從而提升后續(xù)檢測效率。

根據(jù)特定場景設(shè)定點云的ROI,去除由于設(shè)備精度或環(huán)境因素造成的噪聲點或離群點,以降低點云的數(shù)據(jù)量[9],針對不同賽道將ROI劃分為3個集合區(qū)域,具體設(shè)置為:

Z∈[εz-,εz+]}

(1)

式中:i∈[0,1,2],Fi為高速循跡賽道截取第i個感興趣區(qū)域內(nèi)的點云數(shù)據(jù)集合;δi∈[10i,10(i+1)]為ROI;I為輸入點云數(shù)據(jù)集合,(X,Y,Z)∈I,最終確定各個賽道的ROI如表1所示。

表1 ROI范圍 m

1.2 體素網(wǎng)格濾波

獲取ROI后,對于賽道錐桶目標(biāo)檢測來說,數(shù)據(jù)量還很龐大,后續(xù)處理將會消耗大量的算力資源,因此還需要對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。

采用體素濾波對點云進(jìn)行降采樣。體素濾波又稱為體素柵格法,是一種常用的降采樣方法,其優(yōu)點是計算效率高、采樣點均勻。該方法首先按照預(yù)先設(shè)定的3D體素網(wǎng)格的大小對整個點云建立軸向包圍盒,計算每個3D體素網(wǎng)格的重心并作為該體素網(wǎng)格的采樣值,因此濾波前后的點云密度和點云數(shù)量由設(shè)置的3D體素網(wǎng)格大小決定。局部體素網(wǎng)格如圖2所示。

圖2 局部體素網(wǎng)格示意圖

將各個方向的3D體素網(wǎng)格尺寸設(shè)置為l,以此計算網(wǎng)格與激光點的對應(yīng)關(guān)系,設(shè)點云中某點坐標(biāo)為(x,y,z),由式(2)得出網(wǎng)格編碼(a,b,c)。

(2)

設(shè)置激光點云總數(shù)為A,進(jìn)而由式(3)求得各個網(wǎng)格的中心坐標(biāo)(xcenter,ycenter,zcenter),對該幀所有點云進(jìn)行計算,從而獲取每個網(wǎng)格與激光點云每個點的對應(yīng)關(guān)系,完成體素濾波。

(3)

1.3 RANSAC地面剔除算法

為進(jìn)一步減少激光點云數(shù)量,需要剔除地面點云數(shù)據(jù),地面點云的分布可定義為平面模型,采用隨機(jī)采樣一致性(random sample consensus,RANSAC)算法擬合平面模型[10]。

從體素濾波輸出的點云中選取3個點,通過選取的點繪制一個平面,設(shè)定一個誤差允許值,記錄該范圍內(nèi)的所有點云數(shù)目,并重復(fù)該步驟。

設(shè)迭代次數(shù)為k,選取內(nèi)點數(shù)目為n,由式(4)計算屬于內(nèi)群點的概率為α。

(4)

由于并不確定α是多少,n個點中含內(nèi)群點的概率為αn,其中n個點中含內(nèi)群點中至少一個不是內(nèi)群點的概率為1-αn,進(jìn)行k次迭代之后,不含離散點的概率為(1-αn)k,擬合成功后的概率為p,由式(5)計算可得。

p=1-(1-αn)k

(5)

通過k次迭代后,獲取包含點最多的平面,完成平面擬合,獲取地面剔除后的點云數(shù)據(jù)。

1.4 條件歐式聚類

在經(jīng)過濾波及地面分割算法后,基本只保留了錐桶障礙物信息,但由于此類點云仍存在非錐桶點云數(shù)據(jù),會導(dǎo)致誤檢問題的出現(xiàn)。由于錐桶尺寸固定,可以采用一種基于條件歐式聚類的算法,通過設(shè)定閾值進(jìn)行條件歐式聚類,同時去除非錐桶點云數(shù)據(jù)。

求解空間中2點的歐氏距離dAB,設(shè)空間中點A為(xA,yA,zA)和點B為(xA,yA,zA),求解過程如式(6)所示。

(6)

歐式聚類將某一閾值內(nèi)的點云定義為一個類別,通過迭代計算,確定在檢測范圍內(nèi)沒有該類別的點云。歐式聚類算法只關(guān)注距離問題,從而導(dǎo)致忽略障礙物的幾何特征。為更加準(zhǔn)確地獲取錐桶障礙物的點云簇,在歐式聚類算法的基礎(chǔ)上,設(shè)每個點云簇D在各個坐標(biāo)軸中最大值和最小值的差值分別為Xd,Yd和Zd,從而判斷結(jié)果是否符合錐桶目標(biāo)物的大小。由于激光雷達(dá)掃描到的錐桶方向并不一定是正前方,對X、Y軸的差值閾值進(jìn)行放大以滿足泛化能力,取錐桶底面對角線長度作為X軸、Y軸的閾值,點云簇的集合如式(7)所示。

(7)

式中:Di為第i個點云簇集合;D為最終保留的錐桶有效點云集合;d為錐桶底部對角線的長度;h為錐桶的高度,考慮泛化性,閾值范圍可進(jìn)行一定的放大處理。經(jīng)過條件歐式距離算法處理之后,獲取錐桶點云數(shù)據(jù)。

各階段激光雷達(dá)錐桶檢測算法處理效果如圖3所示?？梢钥闯?在對ROI進(jìn)行體素濾波之后,剔除部分無效點云數(shù)據(jù),再經(jīng)過RANSAC算法處理之后,剔除地面點云數(shù)據(jù),此時仍存在一些非錐桶數(shù)據(jù),最后經(jīng)過條件歐式聚類之后,獲得純凈的錐桶檢測結(jié)果。

圖3 點云數(shù)據(jù)處理過程示意圖

2 相機(jī)錐桶檢測算法

2.1 YOLOv7算法理論基礎(chǔ)

YOLO算法[11]為典型的單階段目標(biāo)檢測算法,該算法可以兼顧檢測速度和準(zhǔn)確性,廣泛應(yīng)用于實時檢測項目中。YOLOv7在COCO(common objects in context) 數(shù)據(jù)集中,檢測速度和精度均優(yōu)于之前版本[12]。由于無人駕駛賽車對實時性和準(zhǔn)確性的要求高,可采用YOLOv7作為賽車錐桶障礙物檢測算法。

YOLOv7基于相似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,采用了Darknet作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。Darknet是一個輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有較少的參數(shù)和計算量,適合進(jìn)行實時目標(biāo)檢測任務(wù)。該算法通過將待檢測圖像劃分為S×S的網(wǎng)格[13],在每個邊界值預(yù)測目標(biāo)類別的概率,即該邊界框內(nèi)存在目標(biāo)物體的條件概率。將目標(biāo)對象類別概率和置信度相乘得到該狀態(tài)下的類別概率,獲得分類結(jié)果的置信度值。YOLOv7算法[14]檢測原理如圖4所示。

2.2 YOLOv7算法訓(xùn)練及驗證

錐桶圖像數(shù)據(jù)集采用各參賽高校聯(lián)合制作的FSAC-COCO數(shù)據(jù)集,從中選取包含各個時段(早、中、晚)、天氣(晴天、雨天、多云)和光線(順光、逆光)的數(shù)據(jù),提高目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型在推理時的泛化能力,盡可能保證各類別(紅、黃、藍(lán))錐桶標(biāo)注數(shù)量處于平衡狀態(tài),以避免目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型過擬合和樣本不均衡等情況。最終選取8 000張圖像作為有效數(shù)據(jù)集,使用5 600張圖像(整體數(shù)據(jù)集的70%)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,1 600張圖像(整體數(shù)據(jù)集的20%)作為驗證數(shù)據(jù)集,800張圖像(整體數(shù)據(jù)集的10%)作為測試數(shù)據(jù)集,部分標(biāo)注情況如圖5所示。

圖5 部分FSAC-COCO數(shù)據(jù)集標(biāo)注情況

采取YOLOv7算法對選取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練測試,優(yōu)化器使用隨機(jī)梯度下降法,訓(xùn)練過程中參數(shù)設(shè)置如下:初始學(xué)習(xí)率為0.01,批量大小(batch size)為8,訓(xùn)練回合數(shù)(Epoch)為300。模型訓(xùn)練過程中,損失函數(shù)變化曲線如圖6所示,訓(xùn)練過程前25輪下降最快,在255次迭代訓(xùn)練之后,損失曲線下降趨于平緩,最終完成收斂,平均檢測精度達(dá)到97.8%。

圖6 損失函數(shù)變化曲線

訓(xùn)練完成后,加載所獲取的權(quán)重文件,對獲取的圖像進(jìn)行檢測,在不同場景中,檢測結(jié)果如圖7所示,并通過ROS發(fā)布錐桶檢測框在圖像中的位置和顏色信息,供融合算法使用。

圖7 不同場景錐桶檢測結(jié)果

3 激光雷達(dá)與相機(jī)融合算法研究

在融合算法模塊,將激光雷達(dá)和相機(jī)進(jìn)行時空對齊,使用激光雷達(dá)點云檢測模塊對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得障礙物的空間位置,利用相機(jī)目標(biāo)檢測算法對圖像信息檢測,并獲得障礙物的顏色信息,將兩者的檢測結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)匹配[15],最終獲得匹配完成后障礙物的準(zhǔn)確空間位置和顏色信息,激光雷達(dá)與相機(jī)融合匹配流程如圖8所示。

圖8 融合信息匹配流程框圖

3.1 聯(lián)合時空對齊

時間和空間對齊是傳感器數(shù)據(jù)融合中的關(guān)鍵部分,為了確保后續(xù)融合模塊接收到的圖像、點云在數(shù)據(jù)生成的時間上盡可能相近,需要使各個傳感器數(shù)據(jù)時間戳對齊。同時,由于不同傳感器在賽車上安裝位置不同,即各自坐標(biāo)系不同,因此也需要進(jìn)行空間對齊,將不同傳感器的同一目標(biāo)在同一坐標(biāo)系下進(jìn)行融合匹配[16]。

3.1.1時間對齊

由于激光雷達(dá)和相機(jī)產(chǎn)生時間戳格式有所不同,需要找到一個全局基準(zhǔn)時間戳,將激光雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)生成的局部時間戳轉(zhuǎn)換為全局時間戳[17],最終對不同傳感器的全局時間戳進(jìn)行時間對齊。

采用機(jī)器人操作系統(tǒng)(robot operating system,ROS)自帶的時間戳作為全局基準(zhǔn)時間戳,當(dāng)一幀圖像和激光點云數(shù)據(jù)產(chǎn)生時,對應(yīng)ROS驅(qū)動節(jié)點則會為其打上ROS全局基準(zhǔn)時間戳,方便后續(xù)時間對齊。

激光雷達(dá)默認(rèn)設(shè)置為600 r/min,即10 Hz的數(shù)據(jù)采集頻率,而使用的相機(jī)擁有40 Hz的數(shù)據(jù)采集頻率,因此選取較低頻率的激光雷達(dá)點云時間作為基準(zhǔn)。

激光點云和圖像檢測結(jié)果的時間同步流程如圖9所示。

圖9 點云和圖像檢測結(jié)果時間同步流程框圖

以激光點云錐桶檢測結(jié)果為時間同步模塊觸發(fā)信號,當(dāng)圖像錐桶檢測結(jié)果加入圖像目標(biāo)隊列,且點云錐桶檢測結(jié)果到來時,直接進(jìn)行時間戳同步。再以激光點云錐桶檢測結(jié)果所對應(yīng)ROS時間戳作為基準(zhǔn),利用最近鄰匹配算法匹配最近的時間戳,同時判斷時間誤差是否小于誤差閾值,滿足約束條件則將檢測結(jié)果傳入融合匹配模塊。

3.1.2空間對齊

激光雷達(dá)與相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定通常使用基于目標(biāo)物的標(biāo)定策略,利用激光雷達(dá)與相機(jī)共同采集同一目標(biāo)物的特征作為約束條件,以匹配特征并求解兩者坐標(biāo)系的外參矩陣[18]。通過外參矩陣與相機(jī)內(nèi)參矩陣可將激光雷達(dá)坐標(biāo)系(Xl,Yl,Zl)轉(zhuǎn)換到相機(jī)坐標(biāo)系(Xc,Yc,Zc)與像素坐標(biāo)系(u,v),具體映射關(guān)系如式(8)和式(9)所示:

(8)

(9)

式中:(u,v)為激光雷達(dá)坐標(biāo)點在像素坐標(biāo)系下的坐標(biāo);s為縮放因子,通常設(shè)為1/Zc;fx、fy為相機(jī)的焦距;R、T分別為激光雷達(dá)到相機(jī)的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣;dx、dy為每個像素在x和y方向的物理尺寸,坐標(biāo)位置轉(zhuǎn)化過程如圖10所示。

圖10 坐標(biāo)位置轉(zhuǎn)化過程

采用棋盤格標(biāo)定板作為激光雷達(dá)與相機(jī)的共視目標(biāo)物如圖11所示,采用點到平面方法進(jìn)行標(biāo)定,標(biāo)定過程為:

圖11 激光雷達(dá)與相機(jī)外參標(biāo)定示意圖

1) 設(shè)置初始旋轉(zhuǎn)、平移矩陣;

2) 在相機(jī)坐標(biāo)系中找到標(biāo)定板平面并計算出平面法向量nc和平面距相機(jī)坐標(biāo)系原點的距離d;

3) 在激光雷達(dá)坐標(biāo)系中找到標(biāo)定板平面點Pl,保存有效的nc、d、Pl,并調(diào)整標(biāo)定板的不同位姿;

4)滿足式(10)的約束條件,優(yōu)化R、T;

nc(RPl+T)+d=0

(10)

5) 重復(fù)步驟2)—步驟4)直至滿足標(biāo)定要求。

激光雷達(dá)與相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定完成之后,對標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行驗證,圖12為原始點云投影至像素坐標(biāo)系的效果圖,可以看出,激光點云基本與圖像中的錐桶重合對應(yīng)。

圖12 激光點云與圖像錐桶匹配效果圖

3.2 融合算法

激光雷達(dá)和相機(jī)融合算法在點云與圖像檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上,采用目標(biāo)級融合方案對點云錐桶檢測結(jié)果與圖像錐桶檢測結(jié)果進(jìn)行融合,最終獲得錐桶位置和顏色信息。

激光雷達(dá)和相機(jī)檢測對象匹配問題可轉(zhuǎn)化為最近鄰算法的匹配[19]問題,該算法主要用于處理樣本之間的匹配問題。它通過計算樣本之間的相似度或距離,將一個樣本從一組中取出與另一組中最相似或最接近的樣本進(jìn)行匹配。

將同一錐桶障礙物的激光點云投影至像素坐標(biāo)系下,計算兩者檢測結(jié)果中心點之間的距離,確定最近距離的匹配情況,作為最后的輸出結(jié)果[20]。數(shù)據(jù)融合算法流程如圖13所示,大致步驟如下:

圖13 數(shù)據(jù)融合算法流程框圖

1) 獲取經(jīng)時空對齊后基于激光雷達(dá)與相機(jī)的錐桶檢測結(jié)果。

2) 利用激光雷達(dá)坐標(biāo)系到相機(jī)坐標(biāo)系的變換矩陣,將基于激光雷達(dá)的錐桶檢測結(jié)果中錐桶的質(zhì)心點坐標(biāo)Ls投影至像素坐標(biāo)系。

3) 對投影結(jié)果進(jìn)行首次最近鄰匹配,由式(11)計算投影后的點云質(zhì)心點Ls(ul,vl)與基于相機(jī)的錐桶檢測結(jié)果邊界框的中心點(uc,vc)的距離Di,設(shè)定距離閾值為T,判定是否關(guān)聯(lián),直至遍歷完所有置質(zhì)心點[20]。在首次最近鄰匹配過程中,匹配關(guān)聯(lián)前需檢查該圖像錐桶檢測結(jié)果是否已被匹配,若匹配,則更新歐式距離最近的對象為匹配對象。

(11)

4) 在首次匹配結(jié)束后對剩余的對象進(jìn)行二次最近鄰匹配。

5) 將從關(guān)聯(lián)匹配成功的圖像中獲取到的錐桶顏色信息與激光雷達(dá)獲取到的錐桶位置信息進(jìn)行融合。

上述數(shù)據(jù)融合步驟中,使用二次最近鄰匹配[21]的主要原因是在賽場中可能出現(xiàn)距離較近的一些錐桶,如賽道起始點附近的錐桶,它們之間的距離較近,使用一次最近鄰匹配會出現(xiàn)漏檢情況。針對此情況,在首次匹配后使用二次最近鄰匹配防止對象漏檢。最終根據(jù)最優(yōu)匹配情況將錐桶位置和顏色整合,實現(xiàn)激光點云與圖像的數(shù)據(jù)融合。

4 實驗驗證與分析

4.1 測試環(huán)境及實驗平臺

測試位置為學(xué)校方程式測試場地,可以很好地模擬比賽場地。激光雷達(dá)采用Velodyne-32C,相機(jī)采用Basler ace-acA1920-40gc,計算平臺相關(guān)配置參數(shù)如表2所示。

表2 計算平臺配置

使用大學(xué)生方程式賽車進(jìn)行該算法的測試驗證,賽車上傳感器和計算平臺安裝位置如圖14所示。將本文提出的算法部署到該賽車上進(jìn)行測試。

圖14 FSAC方程式賽車

4.2 實驗結(jié)果與分析

在實驗測試中,分別在復(fù)雜的錐桶場景下進(jìn)行靜態(tài)測試,以及在高速循跡賽道中進(jìn)行動態(tài)測試。

4.2.1靜態(tài)測試

在靜態(tài)測試中,在前方10 m的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)擺放交通錐桶,通過控制卷閘門高度來控制進(jìn)光量,從而調(diào)節(jié)光照的強(qiáng)弱,分多組進(jìn)行測試,共測試了236組錐桶(包含79個紅色錐桶,94個藍(lán)色錐桶和63個黃色錐桶)。實驗結(jié)果如圖15所示,圖15(a)為相機(jī)檢測效果圖,圖15(b)為經(jīng)過融合算法處理后,獲得的顏色和位置信息。

圖15 靜態(tài)錐桶檢測匹配圖

分別采用文獻(xiàn)[8]的取交集融合算法與本文的二次最近鄰匹配融合檢測算法進(jìn)行靜態(tài)測試,測試結(jié)果如表3所示。與取交集融合算法相比,融合匹配結(jié)果的準(zhǔn)確率提高了2.61%,平均誤差降低了33.33%。

表3 靜態(tài)測試算法性能指標(biāo)對比

4.2.2動態(tài)測試

靜態(tài)測試完成后,對賽車進(jìn)行動態(tài)測試,在測試場地嚴(yán)格按照賽事要求擺放高速循跡賽道,設(shè)置賽車速度為30 km/h進(jìn)行測試[22],調(diào)用ROS中Rviz進(jìn)行可視化展示。檢測結(jié)果如圖16所示,圖16(a)為相機(jī)檢測結(jié)果,檢測到3個紅色錐桶和3個藍(lán)色錐桶,可以準(zhǔn)確獲取圖像錐桶檢測框和顏色;圖16(b)為激光雷達(dá)與相機(jī)融合的檢測效果,將二者結(jié)果匹配融合后,獲得匹配后的錐桶顏色和位置,從而獲取賽道邊界,提供給之后的規(guī)劃決策模塊。

圖16 動態(tài)測試結(jié)果圖

分別采用文獻(xiàn)[8]的算法與本文算法進(jìn)行動態(tài)測試,從中提取20個不同時刻的檢測狀態(tài),在相機(jī)采集的視角內(nèi)共出現(xiàn)382個錐桶,取交集融合算法檢測到217個錐桶,本文算法檢測到238個錐桶。對動態(tài)檢測結(jié)果進(jìn)行對比分析,結(jié)果如表4所示。本文算法檢測的準(zhǔn)確率為96.21%,平均位置偏差為0.067 m,平均用時2.212 ms,比取交集融合算法的準(zhǔn)確率提升了5.52%,誤差降低了29.47%,速度提升了21.66%。

表4 動態(tài)測試算法性能指標(biāo)對比

從測試結(jié)果中得出,動態(tài)測試中的平均誤差相對于靜態(tài)測試會偏高一些,并繪制動態(tài)測試中檢測到的各個錐桶位置偏差圖,如圖17所示,最大位置誤差未超過0.07 m,相對錐桶和賽車自身尺寸來說是很小的,滿足準(zhǔn)確性的要求;跑動測試中融合檢測的平均用時為2.212 ms,對于10 Hz的激光雷達(dá),即每幀有100 ms的處理時間,滿足賽車跑動的實時性要求。通過本文感知系統(tǒng)獲得的錐桶顏色和位置信息,為FSAC賽車的決策規(guī)劃模塊提供了準(zhǔn)確的邊界信息。

圖17 本文錐桶位置偏差圖

5 結(jié)論

1) 為實現(xiàn)無人駕駛賽車的障礙物檢測任務(wù),提出了一種基于激光雷達(dá)和相機(jī)的賽道錐桶檢測算法,解決了單一傳感器在某些場景下的缺陷,從而為FSAC賽車獲取障礙物的位置和顏色提供了解決方案。

2) 測試結(jié)果表明,與取交集融合算法相比,本文中提出的算法擁有更高的目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性和實時性,有效提升了賽車的跑動速度。

3) 本文中提出的算法可部署到園區(qū)無人駕駛和施工道路錐桶檢測等特定場景的感知系統(tǒng)中并可進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整滿足實際需求。