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面向校园复杂环境的无人驾驶场景库生成方法
1
作者
向巍
吴绍斌
+2 位作者
林绪泽
闫泽新
张明
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期170-177,共8页
为加快无人驾驶系统测试的速度和效率,提出校园环境无人驾驶场景库的生成方法。首先,将校园道路场景简化为路网结构、地面属性、交互成员、环境因素的组合,分析校园复杂环境的仿真测试场景;其次,针对测试场景库局限性较强的问题,提出基...
为加快无人驾驶系统测试的速度和效率,提出校园环境无人驾驶场景库的生成方法。首先,将校园道路场景简化为路网结构、地面属性、交互成员、环境因素的组合,分析校园复杂环境的仿真测试场景;其次,针对测试场景库局限性较强的问题,提出基于重要性指标的场景库生成方法;然后,采用复杂度指标和兴趣概率指标描述场景重要性指标,应用模糊层次分析法(FAHP)评估场景复杂度,并结合核密度估计方法和感兴趣权重计算场景兴趣概率;再次,分割参数空间获取相似场景集合,并按照测试优先度和重要性指标对场景集合排序,逐步添加筛选出的场景到测试场景库中,生成带有测试序列的场景库;最后,在基于真实环境下的校园环境道路数据生成的测试场景库中进行测试评价,验证场景库生成方法的有效性。结果表明:采用4种场景要素和树形结构能够有效描述校园测试场景,基于重要性指标的校园场景库生成方法能够生成高测试效率、高覆盖度、吻合自然概率及兴趣区间的校园测试场景库,能够提高校园复杂环境无人驾驶仿真测试的效率。
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关键词
校园复杂环境
无人驾驶
场景库生成
场景模型
重要性指标
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职称材料
基于多帧信息的多传感器融合三维目标检测
被引量：
4
2
作者
吴绍斌
耿家琳
+2 位作者
吴超
闫泽新
陈恺宇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1282-1289,共8页
为提高三维目标检测中多传感器融合的效果,并利用前后帧之间的特征关联,提高目标检测的准确率,提出了一种基于多帧信息的多传感器特征融合三维目标检测网络.首先通过基于指导点的特征映射模块,将图像相机视角特征转换为鸟瞰图特征,并通...
为提高三维目标检测中多传感器融合的效果,并利用前后帧之间的特征关联,提高目标检测的准确率,提出了一种基于多帧信息的多传感器特征融合三维目标检测网络.首先通过基于指导点的特征映射模块,将图像相机视角特征转换为鸟瞰图特征,并通过自适应融合模块对点云特征和图像特征进行融合;之后利用历史帧跟踪信息,融合多帧特征;最后采用基于CenterPoint检测头进行目标检测.在nuScenes数据集和实车上对三维目标检测网络进行了测试,试验结果表明该网络具有更高的精度和实时性.
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关键词
目标检测
多传感器融合
多帧特征
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职称材料
题名
面向校园复杂环境的无人驾驶场景库生成方法
1
作者
向巍
吴绍斌
林绪泽
闫泽新
张明
机构
贵州交通职业技术大学汽车系
北京理工大学机械与车辆学院
北理工郑州智能科技研究院
翰凯斯智能技术有限公司
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期170-177,共8页
基金
贵州省交通运输厅科技项目(2022-121-012)。
文摘
为加快无人驾驶系统测试的速度和效率,提出校园环境无人驾驶场景库的生成方法。首先,将校园道路场景简化为路网结构、地面属性、交互成员、环境因素的组合,分析校园复杂环境的仿真测试场景;其次,针对测试场景库局限性较强的问题,提出基于重要性指标的场景库生成方法;然后,采用复杂度指标和兴趣概率指标描述场景重要性指标,应用模糊层次分析法(FAHP)评估场景复杂度,并结合核密度估计方法和感兴趣权重计算场景兴趣概率;再次,分割参数空间获取相似场景集合,并按照测试优先度和重要性指标对场景集合排序,逐步添加筛选出的场景到测试场景库中,生成带有测试序列的场景库;最后,在基于真实环境下的校园环境道路数据生成的测试场景库中进行测试评价,验证场景库生成方法的有效性。结果表明:采用4种场景要素和树形结构能够有效描述校园测试场景,基于重要性指标的校园场景库生成方法能够生成高测试效率、高覆盖度、吻合自然概率及兴趣区间的校园测试场景库,能够提高校园复杂环境无人驾驶仿真测试的效率。
关键词
校园复杂环境
无人驾驶
场景库生成
场景模型
重要性指标
Keywords
complex campus environment
unmanned driving
generation of scenario library
scenario model
importance indicators
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
U463 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于多帧信息的多传感器融合三维目标检测
被引量：
4
2
作者
吴绍斌
耿家琳
吴超
闫泽新
陈恺宇
机构
北京理工大学机械与车辆学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1282-1289,共8页
基金
区域创新发展联合基金(U19A2083)。
文摘
为提高三维目标检测中多传感器融合的效果,并利用前后帧之间的特征关联,提高目标检测的准确率,提出了一种基于多帧信息的多传感器特征融合三维目标检测网络.首先通过基于指导点的特征映射模块,将图像相机视角特征转换为鸟瞰图特征,并通过自适应融合模块对点云特征和图像特征进行融合;之后利用历史帧跟踪信息,融合多帧特征;最后采用基于CenterPoint检测头进行目标检测.在nuScenes数据集和实车上对三维目标检测网络进行了测试,试验结果表明该网络具有更高的精度和实时性.
关键词
目标检测
多传感器融合
多帧特征
Keywords
object detection
multi-sensor fusion
multi-frame feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向校园复杂环境的无人驾驶场景库生成方法
向巍
吴绍斌
林绪泽
闫泽新
张明
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于多帧信息的多传感器融合三维目标检测
吴绍斌
耿家琳
吴超
闫泽新
陈恺宇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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