江苏大学学报(自然科学版)

作者：王海，刘明亮，蔡英凤，陈龙

单位：（1. 江苏大学 汽车与交通工程学院， 江苏 镇江 212013； 2. 镇江市江苏大学工程技术研究院， 江苏 镇江 212013； 3. 江苏大学 汽车工程研究院， 江苏 镇江 212013）<br />

关键词：&nbsp;智能车辆, 目标检测, 传感器融合, 毫米波雷达, 激光雷达, 特征图

基金：国家自然科学基金资助项目(52072160, 51875255)； 江苏省自然科学基金资助项目(BK20180100)； 江苏省六大人才高峰项目(2018-TD-GDZB-022)； 江苏省重点研发项目（BE2019010-2, BE2020083-3）<br />

针对仅基于单一传感器的目标检测算法存在检测精度不足及基于图像与激光雷达的多传感器融合算法检测速度较慢等问题，提出一种基于激光雷达与毫米波雷达融合的车辆目标检测算法，该算法充分利用激光雷达点云的深度信息和毫米波雷达输出确定目标的优势，采用量纲一化方法对点云做预处理并利用处理后的点云生成特征图，融合毫米波雷达数据生成感兴趣区域，设计了多任务分类回归网络实现车辆目标检测.在Nuscenes大型数据集上进行训练验证.结果表明：检测精度可达60.52%，每帧点云检测耗时为35 ms，本算法能满足智能驾驶车辆对车辆目标检测的准确性和实时性要求.

来源：2021年第4期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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