自动驾驶3D目标检测研究综述

作     者：任柯燕 谷美颖 袁正谦 袁帅 REN Ke-yan;GU Mei-ying;YUAN Zheng-qian;YUAN Shuai

作者机构：北京工业大学信息学部北京100124 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2023年第38卷第4期

页      面：865-889页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点基础研究发展计划项目(2019YFC1511000) 国家自然科学基金项目(61803004). 

主　　题：机器视觉 深度学习 目标检测 3D目标检测 自动驾驶 

摘      要：精确实时地进行目标检测是自动驾驶车辆能够准确感知周围复杂环境的重要功能之一,如何对周围物体的尺寸、距离、位置、姿态等3D信息进行精准判断是自动驾驶3D目标检测的经典难题.服务于自动驾驶的3D目标检测已成为近年来炙手可热的研究领域,鉴于此,对该领域主要研究进展进行综述.首先,介绍自动驾驶感知周围环境各相关传感器的特点;其次,介绍3D目标检测算法并按照传感器获取数据类型将其分为:基于单目/立体图像的算法、基于点云的算法以及图像与点云融合的算法;然后,对每类3D目标检测的经典算法以及改进算法进行详细综述、分析、比较,梳理了当前主流自动驾驶数据集及其3D目标检测算法的评估标准,并对现有文献广泛采用的KITTI和NuScenes数据集实验结果进行对比及分析,归纳了现有算法存在的难点和问题;最后,提出自动驾驶3D目标检测在数据处理、特征提取策略、多传感器融合和数据集分布问题方面可能遇到的机遇及挑战,并对全文进行总结及展望.