殷国栋教授团队：基于信息融合的城市自主车辆实时目标识别丨JME文章推荐
智能汽车在减少交通事故、缓解交通拥堵、提高道路及车辆利用率等方面具有巨大潜能，其主要技术可分为感知、决策、控制三大部分。目标识别作为智能汽车感知中的一项基础性工作，对于保障自主车辆安全，提高智能汽车环境理解力具有重要意义，近年来已逐渐成为研究热点。
为了适应交通环境的复杂性和多变性，一些研究使用彩色相机和激光雷达同时检测自动驾驶车辆上的目标，然后通过融合方法为车辆提供足够的环境信息目前已有的解决方案仍存在目标检测率低、实时性差的问题，因此东南大学的殷国栋教授团队提出了一种基于激光雷达与视觉融合的实时目标检测方法。该团队的主要工作如下：① 在原有yolov3-tiny 网络基础上，引入focal loss， 提高城市密集目标的检测率；② 改进DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法，提出聚类半径与距离作用模型，提高聚类准确性；③ 在激光雷达目标检测中，引入图像包络原理，完成目标的实时位姿估计；④设计的激光雷达与视觉融合实时感知系统，在轻量化自动驾驶平台上的运行频率10 Hz 左右，足城市自主车辆实时性要求。
(1) 验证了激光雷达与视觉融合的感知策略的正确性。提出的激光雷达与视觉融合方法，既满足感知的容错要求，增加目标识别的信息维度，又在实时性上面达到实际需求，为两种传感器融合提供了一种解决方案。
(2) 在原有yolov3-tiny 网络基础上，引入focal loss，可提高城市密集目标的检测率。
(3) 在激光雷达感知部分，提出了兼顾准确性与实时性的雷达感知策略。其中，利用聚类半径与距离作用模型，可提高DBSCAN 聚类准确性；在激光检测中引入图像包络原理，完成目标的实时位姿估计。
薛培林, 吴愿, 殷国栋, 刘帅鹏, 林乙蘅, 黄文涵, 张云. 基于信息融合的城市自主车辆实时目标识别[J]. 机械工程学报, 2020, 56(12): 165-173.
XUE Peilin, WU Yuan, YIN Guodong, LIU Shuaipeng, LIN Yiheng, HUANG Wenhan, ZHANG Yun. Real-time Target Recognition for Urban Autonomous Vehicles Based on Information Fusion[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2020, 56(12): 165-173.
激光雷达线束分布
传感器布置
试验场景
薛培林，男，1995 年出生。主要研究方向为无人驾驶系统感知技术。
殷国栋(通信作者)，男，1976 年出生，博士，教授，博士研究生导师。主要研究方向为先进电动汽车、车辆系统动力学与控制、智能无人汽车、智能网联汽车。
编辑：金程 校对：张彤
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