一种自动驾驶场景中多传感器的三维环境感知算法的制作方法

本发明涉及自动驾驶技术及其环境感知方法，特别是一种自动驾驶场景中多传感器的三维环境感知算法。该算法综合运用了点云处理、图像分析与多模态数据融合技术，通过集成先进的深度学习模型如卷积神经网络（cnn）、特征金字塔网络（fpn）以及像素聚合网络（pan）等，实现了高精度的障碍物检测以适应复杂的道路环境。本发明特别适用于需要在多变且不确定的环境中进行精确且可靠环境感知的应用场景，如自动驾驶汽车、无人驾驶航空器和智能交通系统等。

背景技术：

1、自动驾驶技术的研究自21世纪初以来获得显著进展，并已应用于多种领域，例如交通、物流和城市管理等。在所有自动驾驶技术中，环境感知是关键的一环，它不仅影响自动驾驶车辆的操作效率，还关系到操作的安全性。在过去的几十年中，研究者开发了多种环境感知方法，如雷达、激光扫描和视觉识别等。近年来，随着计算能力的提升，更复杂的算法如深度学习和多传感器数据融合技术被提出并应用于环境感知中，这些方法在提高感知效率和准确性方面展示了显著优势。

2、深度学习技术，特别是卷积神经网络（cnn）在图像处理和点云数据分析领域已展示出其强大的数据处理能力。此外，多传感器数据融合技术能有效结合来自不同传感器的信息，提升系统对复杂环境的理解能力。尽管如此，现有的环境感知技术仍面临一些挑战，例如如何有效处理和融合大规模异构数据，以及如何实时响应环境变化并准确识别动态和静态障碍物。

3、现有技术的环境感知通常依赖于单一类型的传感器数据或未能充分利用多种数据源的潜力，导致在动态复杂的道路环境下，感知系统的鲁棒性和精确性受限。在这种情况下，环境感知不仅需要处理来自静态对象的信息，还必须实时识别和理解动态对象的行为和轨迹。多传感器数据融合在动态环境下的环境感知是一个典型的技术挑战，需要系统在运动过程中不断地从各类传感器获取数据，并通过先进的算法实时处理这些信息，以实现精确的障碍物检测和分类。

4、为了解决这些问题，研究者们已经开发出了基于深度学习的特征提取技术和多级特征融合网络，如特征金字塔网络（fpn）和像素聚合网络（pan），这些方法旨在通过综合利用不同传感器的数据来提升感知的精度和系统的整体性能。这些高级环境感知技术为自动驾驶系统在复杂环境中的可靠导航提供了强大的支持。

技术实现思路

1、本发明提供了一种自动驾驶场景中多传感器的三维环境感知算法，此方法可有效应用于自动驾驶车辆和机器人导航领域，解决了现有技术中点云处理效率低下和精度不足的问题。这些问题包括：如何高效处理大规模点云数据，如何提高障碍物检测的准确性和鲁棒性，以及如何充分利用多模态数据进行深度特征融合。

2、为了克服上述挑战，本发明采取了一种包含多个创新步骤的技术方案。这种方案不仅提高了处理速度，还增强了数据处理的精度和系统对环境变化的适应能力。

3、步骤一：通过多种预处理技术如直通滤波、统计滤波和体素滤波对点云数据进行优化，以减少数据量并提升数据质量。直通滤波可根据预设的参数范围筛选点云中的有效数据，例如在z轴上剔除超出车辆高度的点云数据。统计滤波则通过分析每个点周围点的分布，去除那些离群点，以减少噪声的影响。体素滤波通过将点云空间划分为规则的立方体网格，并在每个立方体内采用代表点来近似原有的多个点，从而有效降低了数据量，同时保持了空间结构的完整性。这一步骤确保了输入到特征提取网络的数据具有较高的质量和一致性，为后续的数据处理和分析打下了坚实的基础。

4、步骤二：使用地面平面拟合算法（ground plane fitting, gpf）分割地面点云，进一步减少数据处理的复杂性，并将点云数据转换为鸟瞰图（bird's eye view, bev）格式。通过地面平面拟合算法，系统能够识别并分离出地面上的点云，从而将注意力集中于潜在的障碍物点云。这一处理不仅提高了数据的处理速度，还减少了算法处理的复杂度。随后，将非地面点云转换为鸟瞰图格式，这种转换使得数据更适合进行后续的图像式特征提取，因为它提供了一种清晰的视角来观察和分析障碍物的空间分布。

5、二-1：在bev格式的点云上应用卷积神经网络（cnn）进行单模态特征提取。这一步骤利用深度学习技术挖掘点云的局部和全局特征，例如物体的形状、大小和相对位置。cnn通过多层卷积和池化操作，能够提取和学习从简单到复杂的特征，从而为障碍物的精确检测提供了强大的数据支持。这种特征提取方法不仅增强了模型对障碍物特征的理解，也为多模态数据融合奠定了基础。

6、步骤三：利用特征金字塔网络（fpn）和像素聚合网络（pan）的结合，进行图像和点云数据的多模态特征融合。fpn通过建立一个多尺度的特征金字塔，使模型能够在不同分辨率上捕获对象的特征；而pan则优化了特征层间的信息流动，增强了特征之间的联系。这一技术的运用，使算法能够有效地结合来自不同传感器的数据，提高了障碍物检测的准确性和系统的泛化能力。通过这种高级的特征融合技术，系统能够更好地解释和利用来自多个传感器的复杂数据，从而实现更为精确和可靠的障碍物识别。

7、三-1：通过特征融合技术生成不同尺度的三维候选框，这一过程中采用了先进的分类和回归技术，确保可以从候选框中准确地识别和定位障碍物。这一步骤不仅生成候选框，而且利用深度学习中的分类和回归分支对这些候选框进行评分和精细调整，从而确定每个候选框中障碍物的具体位置、大小和可能的类别。这种方法大大提高了检测的准确性，为后续的自动驾驶决策提供了可靠的数据支持。

8、步骤四：实现候选框的精细分类和回归处理，输出最终的障碍物位置、分类信息和姿态信息。此步骤不仅提高了检测的精度，也确保了算法在动态环境中的鲁棒性。通过这些详细的输出，自动驾驶系统能够获得关于其周围环境的详尽信息，包括障碍物的类型、位置及其可能的移动趋势，从而使驾驶决策更为精确和安全。

9、步骤五：整个系统设计了反馈机制，根据实际运行中的检测结果动态调整网络参数，优化性能以应对各种环境条件的变化。这一步骤的引入，使得系统能够根据实时的运行效果自我优化，通过持续的学习和调整，不断提高其性能。这种动态调整机制对于应对自动驾驶中频繁变化的道路和交通条件尤为重要，确保了系统长期稳定和高效的运行。

10、五-1：为了进一步增强系统的适应性和可靠性，本发明还引入了实时监控和环境感知技术，使系统能够实时响应环境变化，调整检测策略。这包括使用边缘计算和云计算技术来实时处理大量传感器数据，快速响应环境中的变化，从而实时更新检测策略和路径规划。这种高度的适应性使得自动驾驶系统能够在复杂多变的环境中保持高效和安全的运行，减少事故发生的风险。

技术特征：

1.本发明涉及一种自动驾驶场景中多传感器的三维环境感知算法，该算法通过整合先进的数据处理技术和深度学习模型，有效提升自动驾驶车辆和机器人导航的性能。具体特征包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多传感器环境感知算法，特征在于综合应用直通滤波、统计滤波和体素滤波技术。直通滤波根据预设参数筛选数据，统计滤波用于识别和去除噪声，体素滤波通过将点云空间划分为立方体网格并用代表点近似每个网格中的数据来减少数据量并保持空间结构的完整性。

3.根据权利要求1所述的算法，特征在于使用地面平面拟合算法（gpf）和卷积神经网络（cnn）的结合。gpf用于精确分割地面与非地面点云，cnn则分析bev格式的点云数据以深入提取局部和全局特征，优化障碍物检测和识别。

4.根据权利要求1所述的算法，特征在于特征金字塔网络（fpn）与像素聚合网络（pan）的结合使用，这种结合优化了不同传感器数据特征间的信息流，增强了特征间的联系，并通过分类和回归技术精细处理融合后的三维候选框以精确识别和提供障碍物信息。

5.根据权利要求1所述的算法，特征在于设计了一套实时反馈机制，根据环境中收集到的实时数据和检测效果，动态调整和优化网络参数，确保算法在复杂多变的驾驶环境中持续提供稳定、高效的性能。

技术总结
发明名称一种自动驾驶场景中多传感器的三维环境感知算法摘要本发明公开了一种自动驾驶场景中多传感器的三维环境感知算法，主要针对复杂环境中的障碍物识别难题。该算法通过对点云数据进行多阶段预处理，包括直通滤波、统计滤波和体素滤波，有效降低噪声和采样密度。此外，采用地面平面拟合算法滤除地面点云，减少无效信息对检测结果的干扰。通过将处理后的点云数据转化为鸟瞰图，并结合ResNet模型提取关键特征，本算法显著提高了处理效率和检测精度。特别地，本发明采用特征级融合技术，结合FPN和PAN网络结构，生成多尺度的三维候选框，并通过分类与回归分支精确确定最终的三维目标框。通过本发明，可以有效提升在复杂环境下的障碍物检测能力和系统的整体性能，为自动驾驶和机器人导航提供强大的技术支持。

技术研发人员：郭熹
受保护的技术使用者：北京矽力科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23