qq_41206519
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Apollo激光雷达3D障碍物感知

参见：Apollo公众号开发者说

开发者说上面的很多核心代码目前在GitHub上没有，只有开发者提供的方法和部分实现代码，另外推荐一篇关于单目摄像头的物体检测

目录

    • 激光雷达参数
    • 激光雷达模块的功能
      • 高精地图ROI过滤
      • CNN障碍物分割
      • MinBox障碍物边框构建
      • HM对象跟踪

激光雷达参数

Velodyne 64线激光雷达
Apollo激光雷达3D障碍物感知_第1张图片
Key Features:

  • 64 Channels
  • 120m range
  • 2.2 Million Points per Second
  • 360° Horizontal FOV
  • 26.9° Vertical FOV
  • 0.08° angular resolution (azimuth)
  • <2cm accuracy
  • ~0.4° Vertical Resolution
  • User selectable frame rate
  • Rugged Design
    -Webpage for Velodyne HDL-64E S3: http://velodynelidar.com/hdl-64e.html

激光雷达模块的功能

Apollo激光雷达3D障碍物感知_第2张图片

高精地图ROI过滤

具体步骤分为：

  1. 数据转换与ROI生成
  2. 坐标变换
  3. ROI LUT构造与点查询
  4. 点云筛选
    详细内容

CNN障碍物分割

具体步骤分为：

  1. 通道特征提取
  2. 基于卷积神经网络的障碍物预测
  3. 障碍物集群
  4. 后期处理
    详细内容

MinBox障碍物边框构建

  1. 高精地图ROI过滤器（HDMap ROI Filter）
  2. 基于卷积神经网络分割（CNNSegmentation）
  3. MinBox障碍物边框构建（MinBoxBuilder）
  4. HM对象跟踪（HM Object Tracker）等
    详细内容

HM对象跟踪

详细内容

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