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    深圳市中为检验技术有限公司

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  • 公司认证: 营业执照已认证
  • 企业性质:外资企业
    成立时间:
  • 公司地址: 广东省 深圳市 龙岗区 横岗街道 深圳市龙岗区横岗街道横岗社区力嘉路109号1A106
  • 姓名: 黄经理
  • 认证: 手机未认证 身份证未认证 微信已绑定

    车载激光雷达的测距精度 行情

  • 所属行业:商务服务 咨询服务
  • 发布日期:2023-02-02
  • 阅读量:15
  • 价格:面议
  • 产品规格:不限
  • 产品数量:999.00 个
  • 包装说明:不限
  • 发货地址:广东深圳龙岗区  
  • 关键词:车载激光雷达的测距精度

    车载激光雷达的测距精度 行情详细内容

    用激光器作为发射光源,采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的探测方式。由发射系统、接收系统 、信息处理等部分组成。发射系统是各种形式的激光器,如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成;接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器,如光电倍增管、半导体光电二管、雪崩光电二管、红外和可见光多元探测器件等组合。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式,探测方法按照探测的原理不同可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、布里渊散射、荧光、多普勒等激光雷达。
    1. 特征提取:在proposal中随机筛选N个点,1)获得阶段的点特征;2)获得N个点的坐标,并用如下图5所示的canonical transfor ** tion得到与原坐标系无关的坐标特征。两种特征联合在一起,作为proposal中点的特征表达
    2. Voxel表达:将不同大小的proposal,通过voxel统一化到相同大小:dl = 6,dw = 6,dh = 6
    3. 使用VFE layer提取终特征

    Roi grid point feature extraction总结:目前基于point-wise feature的目标检测方法还处于研究阶段,效率无法保证,精度还未在真实自动驾驶车上,但由于该方法直接从点云提取特征,大的保留了点云的原始信息,比较有潜力得到更好的效果。参考文献:
    1、PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from PointClouds
    2、VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
    3、PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds
    4、Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving5、YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud6、SqueezeSeg: Convolutional Neural Nets with Recurrent CRF for Real-Time Road-Object Segmentation from 3D LiDAR Point Cloud7、PointSeg: Real-Time Se ** ntic Segmentation Based on 3D LiDAR Point Cloud8、LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving

    canonical transfor ** tionRoi aware Point Cloud Pooling[5]整体流程如下图6所示,与STD[9]中的pooling方法类似,先将proposal分割成固定大小的voxel,如14×14×14,然后再提取voxel特征表达:
    · RoIAwareMaxPool:使用的是阶段输出的point-wise se ** ntic part feature,在voxel中计算 ** x pooling
    · RoIAwareAvgPool:使用的是proposal中经过canonical transfor ** tion点坐标特征和segmentation score,在voxel中计算avg pooling

    将两组特征联合作为proposal的pooling特征。
    Roi aware Point Cloud Pooling Roi grid pooling[6]与上面两种pooling方法不同的是,并没有将proposal通过voxel得到固定大小的特征图,而是根据pv-rcnn[6]中提出的key point信息,将proposal用6*6*6=216个grid points表达,grid points是从proposal中的key points均匀采样获得,且RoI-grid point features提取过程和key point feature提取过程是相似的。简单来说是以grid point为中心,r为半径的区域内提取不同尺度、不同感受野的特征,在使用2层的MLP网络获得终的特征表达,如图7所示。
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