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摘要
面对动态目标种类繁多的城市道路复杂场景，单一传感器无法获取准确全面的目标状态信息，针对上述问题，提出了一种基于多传感器信息融合的城市道路目标检测方法。首先，基于中心点图像检测网络获取目标尺寸大小、估计深度等信息，构建3D感兴趣区域截锥，获取目标初始状态信息，利用体素网格滤波法进行激光雷达点云预处理，减少点云冗余信息，并提出一种F-PointPillars方法融合激光雷达与毫米波雷达点云特征信息，获取目标位置和速度信息。然后，在截锥区域内，依据最近相邻原则匹配目标图像对应的点云信息，数据关联后将融合结果输入归一化头网络，获取目标准确全面的目标状态信息，为下一步决策控制提供精准数据。最后，在标准数据集Nuscenes上进行评估，与单相机检测方法和激光雷达融合毫米波雷达检测方法相比，NDS得分分别增加了9.4%和15.6%,平均尺度误差和平均角度误差分别降低了4.9%和2.9%,验证了上述方法的有效性。
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单位郑州轻工业大学; 机电工程学院
