基于注意力的毫米波-激光雷达融合目标检测

• 作者: 李朝 兰海 魏宪
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 自动驾驶 目标检测 传感器融合 注意力机制 激光雷达 毫米波雷达
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 前沿与综合应用|Frontier and comprehensive applications
• 页码范围: 2137-2144
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081334

摘要

针对自动驾驶中使用激光雷达进行目标检测时漏检被遮挡目标、远距离目标和复杂天气场景下目标的问题,提出一种基于注意力机制的毫米波-激光雷达特征融合的目标检测方法.首先,将毫米波和激光雷达各自的扫描帧数据分别聚合到它们的标注帧上,并将毫米波和激光雷达的数据点进行空间对齐;其次,对两者进行聚合和空间对齐后的数据分别进行PointPillar点云柱快速编码,转换成伪图像;最后,通过中间卷积层提取两者的传感器特征,并利用注意力机制对两者的特征图进行融合,融合后的特征图通过单阶段检测器得到检测结果.实验结果显示,该融合算法在nuScenes数据集中的平均精度均值(mAP)高于PointPillar基础网络,而且注意力融合的检测方法的性能表现优于利用拼接融合、相乘融合、相加融合的检测方法.可视化结果显示所提方法是有效的,能提高网络对被遮挡目标、远处目标和雨雾天气下目标检测的鲁棒性.