无人驾驶中激光雷达感知

激光雷达感知方向在无人驾驶应用，简单一些简绍，入门吧

链接：

https://www.zhihu.com/question/54137057

用过十几种主流lidar，开发lidar的感知算法是某著名开源AD平台的基础。

lidar感知主要包括分割/检测、跟踪、识别、重建等主要模块。

其中分割主要针对things，比如路面、路沿、植物、建筑等，检测主要针对objects，包括车辆、行人、自行车、路灯等。lidar分割/检测即可以在3d点云空间做也可以在某个投影空间做，其中3d点云空间会有稀疏性问题。投影空间就多种多样了比如theta-scan/r、theta-r/count、x-y/z等，都可以做但效果还是会有差别的，个人经验建议在x-y/z俯视投影上做，算法直接就用图像领域成熟的fasterrcnn、rfcn、maskrcnn等即可，输入的俯视投影featuremap可以包括intensity、z、count、r、theta、density等多个通道。至于在点云空间检测分割可以用pointnet、pointnet++和voxelnet，建议尝试后一种，pointnet系列效果一般。

对检测的object要进行跟踪，跟踪框架基本上是预测矫正两阶段形式，可以看到ekf/pf很合适，这也是最经典的跟踪算法，其中历史预测与当前幀的目标相似度计算又可以用多种通道特征。另一种跟踪算法就是基于cnn-kcf系列，利用online kernal learning可以与检测的网络做到一起。

识别目的是识别出各类目标以给后续决策提供依据，基于目标检测跟踪序列获得的目标大小、位置、速度、形状及其他特征（比如点云fpfh或者cnn特征）可以很准确的识别目标类别。

重建主要是获得更加全面的目标属性，比如目标的速度、运动形式、意图等生成最终的感知信息。

前面是基于单幀的lidar目标感知过程，在有准确的odom的情况下，也可以先进行局部地图拼接重建，然后在此基础上感知，这是我们正在探索的方向，在某些方面比如小目标检测上会有优势。