智能驾驶中点云目标快速检测与跟踪

• 作者: 付黎明 叶语同 李必军
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 动态目标跟踪 激光点云 卡尔曼滤波 城市环境 自动驾驶
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 139-144,152
• 页数: 7页
• 分类号: P237.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20170146

摘要

利用实时车载激光点云,实现城市环境下的多目标快速检测与跟踪.动态目标跟踪是实现城市环境下自动驾驶的关键,是三维城市场景感知的研究难点.相比于图像,三维激光点云数据更适合用于目标三维形状估计和运动预测,所以广泛应用于无人驾驶方案中.使用基于目标模型和卡尔曼滤波的目标跟踪框架,针对稀疏点云数据中常见的过分割和欠分割问题,提出一种关联历史跟踪结果和目标检测的快速跟踪算法.将跟踪结果作为先验知识,与下一时刻的目标检测关联,增强目标检测的稳定性.该算法已经应用到搭载三维激光扫描仪的自动驾驶汽车中,实验证明,该算法适用于城市交通场景,且满足实时解算需求,单帧处理平均耗时58 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李必军	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	28	557	9.0	23.0
5	叶语同	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	1	8	1.0	1.0
6	付黎明	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	2	11	2.0	2.0