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申请/专利权人：清华大学

摘要：本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法及装置，其中，方法包括：获取智能网联公交的多车编队的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据；根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果。由此，解决了相关技术中，由于在智能网联公交对接过程中，前车上的目标可能会受到其他车辆或障碍物的遮挡，从而导致目标点位姿的感知不准确或失败，可能会出现错误的目标检测或跟踪，造成对接过程中出现问题或失败等问题。

主权项：1.一种基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法，其特征在于，包括以下步骤：获取智能网联公交的多车编队的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据；根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果；其中，所述根据所述激光雷达数据分析得到所述多车编队的车辆周围的环境数据，包括：对所述激光雷达数据进行时间同步，以获取同一时刻的图像、点云和前后车实时差分定位RTK信息；对所述同一时刻的图像、点云和前后车RTK定位信息进行数据清洗并筛选，得到满足预设条件的筛选数据；根据所述筛选数据建立所述图像和所述点云之间的对应关系，并根据所述前后车RTK定位信息获取数据的真值标签，以生成所述环境数据；其中，所述根据所述车辆周围的环境数据确定前车上目标点位的三维坐标与航向角，生成所述智能网联公交的多车编队感知结果，包括：基于所述环境数据进行伪图像处理，得到伪图像；利用预设2D目标检测网络骨干和检测头对所述伪图像进行检测，以获取伪图像特征，并根据所述伪图像特征生成所述目标点位的三维坐标与航向角；其中，所述基于所述环境数据进行伪图像处理，得到伪图像，包括：对激光雷达探测到的前方区域进行体素化处理，以将所述点云中的点归入对应的体素中，得到多个点；对所述多个点的每个点的数据维度进行扩充，得到扩充后的体素；提取所述扩充后的体素的体素特征，形成所述伪图像；其中，所述利用预设2D目标检测网络骨干和检测头对所述伪图像进行检测，以获取伪图像特征，并根据所述伪图像特征生成所述目标点位的三维坐标与航向角，包括：基于预设金字塔网络，自上而下逐层提取所述伪图像的特征，得到所述伪图像特征中多个尺度的特征图；对所述多个尺度的特征图的每个尺度的特征图进行解码与在通道尺度上拼接，以生成目标维度的结果；其中，所述利用预设2D目标检测网络骨干和检测头对所述伪图像进行检测，以获取伪图像特征，并根据所述伪图像特征生成所述目标点位的三维坐标与航向角，还包括：基于所述结果，对每个体素坐标生成对应的检测头；根据所述检测头获取所述目标点位的三维坐标与航向角。

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百度查询： 清华大学 基于激光雷达的智能网联公交多车编队感知方法及装置