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摘要
面向自动驾驶的道路移动目标检测方法在很大程度上依赖于昂贵的LiDAR传感器来获取准确的3D边界框，由双目立体相机图像转换得到的Pseudo-LiDAR则使低成本获取目标深度信息成为可能。首先综述了基于Pseudo-LiDAR的单目视觉和双目立体视觉目标检测算法，对基于Pseudo-LiDAR的相关方法所采用的网络结构、深度估计及修正、损失函数设计进行了对比总结。然后分析了Pseudo-LiDAR目前存在的局限性，如点云生成结果易受天气条件影响且存在长尾现象、由图像估计物体深度仍是不适定问题等。最后提出了几点改进措施，如合理利用路侧双目摄像头预训练Pseudo-LiDAR生成模型并迁移部署到车端，以解决车端算力不足的问题；或充分使用路端已部署的多视角相机，研究多视角下的伪激光雷达点云生成方式等。
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单位交通运输部公路科学研究院
