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使用距离差事件的障碍物检测

论论资讯 | 2023-03-01 3热度

Optical Engineering

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Obstacle detection using range-difference events

Cornwall C.B.; Budge S.E.

Published:2023-03-01
DOI:10.1117/1.oe.62.3.031203

研究背景

自动驾驶汽车的出现,给我们的生活带来了很大的便利。但是,在高速公路和动态环境中,自动驾驶汽车的障碍物检测(OD)是一个极具挑战性的问题。目前,许多OD系统通过使用数据较少的传感器或使用强大的处理器来解决这个问题。然而,这个问题可以通过生物启发式处理来解决,而不是更换硬件。本研究使用LiDAR作为OD系统的传感器,并使用一种最新的生物启发式处理技术——重要性映射,能够有效地突出与障碍物对应的场景中的LiDAR反射。然而,重要性映射存在三个主要缺陷:无法区分物体运动、高噪声水平和静态物体跟踪效果差。因此,本研究提出了解决这些缺陷的方法。

研究内容

本研究使用了常角原理来识别运动方向,使用时间滤波来消除噪声,使用更新的静态物体跟踪算法在不同速度下表现良好。使用KITTI数据集中的LiDAR数据比较了重要性映射和先前的重要性映射的OD能力。通过比较真正阳性和假正性率,重要性映射的性能比先前的重要性映射要好得多。此外,本研究还发现,事件是在场景中发现障碍物的高度区分特征。

研究意义

本研究提出了一种新的生物启发式处理技术——重要性映射,能够有效地突出与障碍物对应的场景中的LiDAR反射。本研究解决了重要性映射存在的三个主要缺陷,提高了OD系统的性能。此外,本研究还发现,事件是在场景中发现障碍物的高度区分特征,这对于进一步提高OD系统的性能具有重要意义。这项研究为自动驾驶汽车的发展提供了新的思路和方法。

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