激光雷达行人检测数据的计算机应用 (2).docx

【激光雷达行人检测数据的计算机应用】 激光雷达行人检测在自动驾驶技术中扮演着至关重要的角色。由于基于图像数据的行人检测方法存在无法获取行人深度信息的局限性，研究者们提出了利用激光雷达（LiDAR）数据进行行人检测的算法。这种算法结合了传统基于激光雷达的运动目标识别算法与深度学习的点云识别技术，能够在无需依赖图像数据的情况下，有效地感知和检测行人，从而获取精确的三维位置信息，这对自动驾驶系统的决策制定提供了有力支持。 在KITT三维目标检测任务数据集上，该算法进行了性能验证，中等难度测试下达到了33.37%的平均准确率，优于同类基于激光雷达的算法，验证了其在行人检测上的优越性。算法的创新点包括： 1. 提出了一种融合传统激光雷达目标检测与点云分类的行人检测算法，这有助于提高目标识别的精度和效率。 2. 设计了密度自适应的地面去除方法，可以根据点云的密度动态调整地面估计的范围，解决了传统方法因激光雷达运动导致的路面模型不准确问题。 3. 提出了点云数据密度调整算法，对点云数据进行预处理，使得聚类算法能更好地适应不均匀密度的点云数据。 地面去除是关键步骤，目标点云在去除地面后会变得更加独立，便于后续聚类。传统的地面去除方法可能无法适应激光雷达数据的动态变化，而本文提出的密度自适应算法则根据点云密度划分区间，提高了地面去除的准确性。 聚类算法如DBSCAN用于行人候选聚类的生成。DBSCAN的优点在于无需预先知道目标数目，但处理密度不均匀的数据时效果不佳。通过点云密度调整，使得DBSCAN在处理激光雷达数据时聚类效果得以提升。实验表明，设置合适的DBSCAN参数（如eps=0.13，MinPts=5）可以获得最佳聚类效果。 为了进一步识别聚类，文章引入了聚类识别网络，结合分类和回归网络，利用PointNet++提取点云特征，对行人候选聚类进行判断和定位。分类网络输出概率，当行人概率超过0.6时，聚类被视为行人；回归网络则负责预测边界框信息，包括中心坐标、旋转角度和尺寸。 该论文提出的激光雷达行人检测算法在不依赖图像数据的情况下，通过创新的点云处理和聚类识别技术，实现了高效、准确的行人检测，对于自动驾驶系统的发展有着重要的理论和实践价值。