機器視覺與激光雷達結合的道路環境感知研究

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機器視覺與激光雷達結合的道路環境感知研究

信息技術的研究進展催生了能夠應用在道路交通上的新技術，提升了道路安全并實現了輔助駕駛。這些技術統稱為先進駕駛輔助系統。

道路安全方面的需求及檢測技術的可靠性使不同傳感器進行結合顯得尤為必要。不同傳感器之間的信息融合克服了每一個傳感器自身的缺陷，能夠提供可靠的檢測結果并對不同的道路使用者進行跟蹤。

數據融合方法分為低度、中度和高度。低度數據融合為傳感器原始數據的融合，會產生一組更為復雜的數據；中度數據融合需要對數據進行預處理，并獲得處理后的數據及每個傳感器的特征值，由此建立基于每個傳感器的特征向量；高度數據融合中，分類只是根據每個傳感器提供的信息進行，最后階段的融合基于傳感器檢測的可靠性及傳感器本身。

所提出的車輛安全新方案結合機器視覺與激光雷達兩種經典傳感器。激光雷達基于模式匹配算法檢測車輛及行人。機器視覺則是基于車輛Haar特征和行人方向梯度直方圖特征。融合算法采用卡爾曼濾波和聯合概率數據關聯算法來提供高精度的檢測。在城市和城間場景下的試驗表明，1000多幀的數據中，行人檢測的有效性為77.69%，車輛檢測的有效性為88.25%；車輛的誤檢測率為3.11%，行人的誤檢測率為2.59%。

研究結果表明，所提出的系統能夠增強檢測效果，提升整體性能，新的數據融合方法克服了攝像頭和激光雷達本身的缺陷，提高了先進駕駛輔助系統性能。

Fernando Garcia et al. IWSSIP 2014, 21st International Conference on Systems, Signals and Image Processing, Croatia,12- 15 May 2014.

編譯：李峻峰