[发明专利]一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法

说明书

本发明涉及一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法，该方法包括：步骤1：建立车辆检测和轨迹预测的多任务深度神经网络模型；步骤2：基于公开数据集对多任务深度神经网络模型进行预训练；步骤3：采用基于体素化处理的背景滤波法对点云进行背景滤波；步骤4：基于自建路侧端数据集进行多任务深度神经网络模型的迁移训练；步骤5：部署多任务深度神经网络模型，进行车辆的检测、跟踪和轨迹预测，与现有技术相比，本发明具有提升检测模型的准确率和轨迹预测的准确率等优点。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其是涉及一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法。

背景技术

近年来，随着汽车保有量的增加，交通拥堵问题，交通中的安全问题越来越突显，为了提高通行效率，增加安全性，并将驾驶员从疲劳的驾驶工作中解放出来，自动驾驶进入了大众的视野。车路协同是自动驾驶的重要分支之一，而路侧端感知需要通过在路侧端安装的传感器准确感知周围环境和环境内的交通参与者，以分担车端感知的压力，提供信息冗余，是车路协同的核心。

自动驾驶环境感知中常用的传感器有RGB相机，激光雷达和毫米波雷达等，RGB相机成本低廉，较易布设于路侧，数据分辨率高，特征丰富等优势，但受光照条件影响较大，夜间几乎无法正常使用；毫米波雷达成本较低，不受光照条件和天气条件影响，但分辨率很低；激光雷达具有不易受光照条件影响，日夜都能工作，精度高，分辨率较高的特点，但易受雨雾雪等恶劣环境的影响。

现有的基于激光雷达的路侧端感知技术方案通过在路侧布设激光雷达，对交通参与者进行类别的识别和边界框的检测,如《路侧激光雷达目标检测方法及装置》中首先通过栅格化处理对点云进行背景滤波，然后将经过滤波的点云输入检测模型得到目标的类别信息和边界框结果,其中栅格化的背景滤波方式容易造成漏删和误删的问题，因为点云是三维的数据点而栅格为二维矩形区域，若同一个栅格内同时存在背景点与非背景点，如交通标识牌下方驶过的车辆，这种方法容易造成车辆点云被误删或交通标识牌的漏删,另外，上述方法只能得到类别信息和边界框信息，无法获取目标的运动状态，也没有对目标进行跟踪，也没有对目标进行轨迹预测，而这些都是智能驾驶中非常重要的信息。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种路侧激光雷达的车辆检测和轨迹预测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：建立车辆检测和轨迹预测的多任务深度神经网络模型；

步骤2：基于公开数据集对多任务深度神经网络模型进行预训练；

步骤3：采用基于体素化处理的背景滤波法对点云进行背景滤波；

步骤4：基于自建路侧端数据集进行多任务深度神经网络模型的迁移训练；

步骤5：部署多任务深度神经网络模型，进行车辆的检测、跟踪和轨迹预测。

所述的步骤1中，多任务深度神经网络模型采用深度神经网络对车辆进行检测和轨迹预测，基于深度神经网络的多任务深度神经网络模型的结构具体为：

体素化层：对输入点云序列进行体素化，得到体素化的点云序列；

卷积层：对体素化后的点云序列连续使用两次2D卷积和3D卷积，得到将点云序列融合后的特征图；

网络主干层：采用网络主干对特征图提取更深层的特征，得到多尺度特征图；

输出分支层：包括两个输出分支，分别为目标检测分支和目标轨迹预测分支通过两个分支分别输出目标检测结果和目标预测轨迹。

所述的目标检测分支的输出表达式为：

(x,y,w,l,yaw,conf)