一种面向智能驾驶的毫米波雷达与激光雷达融合的鲁棒感知算法

作     者：党相卫 秦斐 卜祥玺 梁兴东 DANG Xiangwei;QIN Fei;BU Xiangxi;LIANG Xingdong

作者机构：中国科学院空天信息创新研究院微波成像技术国家级重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 

出 版 物：《雷达学报（中英文）》 (Journal of Radars)

年 卷 期：2021年第10卷第4期

页      面：622-631页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家部委基金 

主　　题：智能驾驶 鲁棒感知 多传感器融合 恶劣环境 毫米波雷达 激光雷达 

摘      要：基于多传感器融合感知是实现汽车智能驾驶的关键技术之一,已成为智能驾驶领域的热点问题。然而,由于毫米波雷达分辨率有限,且易受噪声、杂波、多径等因素的干扰,激光雷达易受天气的影响,现有的融合算法很难实现这两种传感器数据的精确融合,得到鲁棒的结果。针对智能驾驶中准确鲁棒的感知问题,该文提出了一种融合毫米波雷达和激光雷达鲁棒的感知算法。使用基于特征的两步配准的空间校正新方法,实现了三维激光点云和二维毫米波雷达点云精确的空间同步。使用改进的毫米波雷达滤波算法,减少了噪声、多径等对毫米波雷达点云的影响。然后根据该文提出的新颖的融合方法对两种传感器的数据进行融合,得到准确鲁棒的感知结果,解决了烟雾对激光性能影响的问题。最后,通过实际场景的实验测试,验证了该文算法的有效性和鲁棒性,即使在烟雾等极端环境中仍然能够实现准确和鲁棒的感知。使用该文融合方法建立的环境地图更加精确,得到的定位结果比使用单一传感器的定位误差减少了至少50%。