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标题: 自动驾驶系统数据采集与处理平台
摘要: 提出了一种基于连接自动车辆(CAV)协同感知的自动驾驶系统(ADS)数据采集与处理平台,用于车辆轨迹提取、重建和评估。 该平台提供了从原始高级感官数据采集到数据处理的整体管道,可以处理来自多个CAV的传感器数据,并提取地图和Frenet坐标中对象的身份(ID)编号、位置、速度和方向信息。 首先,介绍了ADS数据采集与分析平台。 具体而言,展示了实验CAV平台和传感器配置,并介绍了处理软件,包括使用激光雷达信息的基于深度学习的目标检测算法、利用协同感知融合多个CAV中检测到的目标的后期融合方案,以及多目标跟踪方法。 为了进一步增强目标检测和跟踪结果,生成由点云和矢量地图组成的高清晰度地图,并将其转发到世界模型,以过滤掉道路上的目标,并提取目标在Frenet坐标中的坐标和车道信息。 此外,还提出了一种后处理方法,用于从目标跟踪算法中细化轨迹。 针对目标跟踪算法中的ID切换问题,提出了一种基于模糊逻辑的方法来检测同一目标的不连续轨迹。 最后,给出了包括目标检测和跟踪以及后期融合方案在内的结果,并讨论了后处理算法在噪声级和离群值去除方面的改进,验证了所提出的整体数据采集和处理平台的功能和有效性。