基于立体视觉与激光雷达的车辆目标外形位置融合算法研究

环境感知技术是智能汽车的关键技术之一,单独使用视觉传感器或激光雷达在目标检测和目标定位方面存在局限性.本文在图像和激光雷达目标检测的基础上,提出了一种基于立体视觉与激光雷达的车辆目标外形位置融合算法.首先,采用深度学习方法对图像和点云数据进行目标检测,再通过基于目标三维点和目标种类的目标外形位置估计方法确定目标的外形和位置,最后在数据关联后对同一时刻的图像目标及点云目标进行融合处理,获取目标的外形和位置.在KITTI数据集以及实际道路场景上验证了本文算法,实验结果表明,本文方法在检测精度上分别比YOLOv3网络、Point-GNN网络提高了5.72％和1.8％.另外,在20 m内目标外形及位置平均误差分别为4.34％和4.52％.