基于点云转换的多传感器特征融合算法

• 作者: 李峰 刘志勇
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 自动驾驶 激光点云 3D目标检测
• 年，卷（期）: 2021,（48）
• 所属期刊栏目: 信息数据与电子工程
• 页码范围: 67-69
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

在自动驾驶系统中，3D目标检测对环境感知任务至关重要，是实现避障的重要环节?如何提升3D目标检测网络的检测效果成为了一个亟待解决的问题?由于单一传感器数据的局限性，3D目标检测算法希望引入多源传感器数据进行信息互补以更好的完成检测任务?基于此，本文提出一种基于点云转换和注意力机制的多传感器特征融合算法?该算法中，首先将点云数据转换为范围视图并利用编码器分别对RGB图像和点云范围图进行编码获取多源数据原始特征;利用注意力机制将两种特征进行聚合获得多源数据融合特征;接下来将融合特征还原为新的点云形式的增强数据