-
题名基于点云时空特征补偿网络的智能网联车辆协同感知
- 1
-
-
作者
张名芳
刘颖
马健
何烨
王力
-
机构
北方工业大学
-
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期2279-2289,共11页
-
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB4300400)
北京市教育委员会科学研究计划项目(KM202210009013)资助。
-
文摘
为克服网络延迟对协同感知准确率的影响,同时提高点云特征表达能力,本文提出了一种基于时空特征补偿网络的智能网联车辆点云协同感知方法。首先,采用点-体柱特征提取方法对点云原始数据进行处理,将扫描点局部邻域特征与体柱特征图进行拼接;然后,设计基于PredRNN算法的时间延迟补偿模块,对接收到的来自周围网联车辆的历史帧点云特征进行预测,实现两车点云特征同步;其次,利用空间特征融合补偿模块聚合跨车辆点云特征,通过双向多尺度特征金字塔网络融合多分辨率特征,输出车辆目标几何尺寸和航向角等信息;最后,在V2V4real数据集和自制数据集上的测试结果表明,该方法的检测精度优于经典协同感知算法,且对不同网络延迟时间具有较好的适应性,推理时间满足实时性要求。
-
关键词
智能网联车辆
协同感知
时空特征补偿
点云
特征融合
-
Keywords
intelligent connected vehicles
collaborative perception
spatio-temporal feature compensation
point cloud
feature fusion
-
分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
