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智能车辆障碍物检测技术综述
李 洋
(四川大学制造科学与工程学院,四川 成都 610065)
【摘 要】障碍物检测是智能车辆环境感知技术结构中的重要内容,也是实现辅助驾驶功能的前提。文章介绍了车辆障碍
物检测所需不同类型传感器的特点,分别重点阐述了基于电磁波信息、图像信息和多信息融合的障碍物检测技术,论述了采集
和处理信息的主要技术手段与算法,为智能车辆的开发和发展提供参考。
【关键词】雷达;障碍物检测;机器视觉;智能车辆
【中图分类号】TP242.6 【文献标识码】A
【文章编号】1008-1151(2019)06-0065-04
Overview of Obstacle Detection Technology for Intelligent Vehicles
Abstract: Obstacle detection is an important part of the structure of intelligent vehicle environmental awareness technology, and also
a prerequisite for the realization of auxiliary driving function. In this paper, the characteristics of different types of sensors for vehicle
obstacle detection were introduced, and the obstacle detection technology based on electromagnetic wave information, image information
and multi-information fusion were focused on, and the main technical means and algorithms for collecting and processing information were
discussed, which can provide reference for the development and development of intelligent vehicles.
Key words: radar; obstacle detection; machine vision; intelligent vehicle
智能车辆是一个集多等级辅助驾驶功能于一体的综合系
统,是最新科技成果与现代汽车工业相结合的产物。无人驾
驶汽车简称无人车,是智能车辆的一种,国内外科研机构、
高校和企业踊跃参与智能车辆的研发工作,其中百度在全世
界最早宣布于 2021 年实现大规模量产无人车
[1]
。
环境感知是智能车辆研究领域中的一个热点,是智能车
辆实现自动避障、自主导航等功能的先决条件。行车环境的
感知是通过智能检测来实现,分为车道检测、车辆检测、交
通标志检测、驾驶员疲劳检测等,广义上讲,任何在车辆行
驶过程中可能对车辆行驶起到阻碍作用的物体都可视作障碍
物,故多数检测属于障碍物检测,其无疑是环境感知技术的
重要组成部分,因此如何进行快速、可靠地进行障碍物检测,
是实现车辆智能化需要解决的重要问题。障碍物检测需要传
感器实时获取周围环境信息,本文以传感器获取的信息类别
进行划分,主要分为电磁波信息,图像信息和多信息融合三
类,综述智能车辆障碍物检测技术的研究现状。
1 基于电磁波信息的障碍物检测
雷达的工作原理是向目标发射探测波,将接收到的反射
信号与发射信号作适当处理后,获得目标位置、速度等特征
量。在智能检测中,常用的雷达探测介质有激光、毫米波、
超声波、红外线等,尤以属于电磁波的激光、毫米波为主,
广泛应用于工程机器人寻迹、智能车辆自主导航、民用和军
用飞行器探测等领域。
1.1 二维激光雷达
激光雷达具有精度高、分辨力强、实时性好等优点,但
对雾、烟、灰尘等穿透能力有限,易受雨雪雾等极端天气影
响。根据扫描方式的不同,激光雷达分为一维、二维和三维,
为了便于对空间建模,智能车辆的障碍物检测使用二维激光
雷达和三维激光雷达。二维激光雷达在平面上进行扫描,用
于检测汽车周边部分障碍物,常与其他传感器配合,重点解
决盲区问题。
吉林大学的李斌博士应用二维激光测距雷达进行高速公
路上的前方车辆目标检测
[2]
,该方法提取目标区域的边界,根
据边界点横坐标求出目标区域的实际宽度,若该宽度在车辆
宽度的有效范围内,则确认检测到前方车辆目标,否则按一
定步长扩大横向范围,重新开始目标检测过程。经试验验证,
该方法简单有效,在试验约束的范围内达到检测要求,但由
于针对目标区域边界的检测需要人为对目标特征进行定义,
使应用场景受到一定制约,为解决该问题,可以利用或改进
现有算法。北京理工大学的关超华博士等提出了一种基于改
进 DBSCAN 快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法
[3]
,算法
改进内容之一是改进搜索速度,不对数据进行遍历搜索扩展,
而是设置每个扫描点搜索角邻域,从起始点顺序进行搜索扩
展,从而缩小聚类搜索时间,有效提高数据聚类的速度,二
总第 21 卷 238 期 大 众 科 技 Vol.21 No.6
2019 年 6 月 Popular Science & Technology
June 2019
【收稿日期】2019-04-10
【作者简介】李洋(1995-),男,湖北武汉人,四川大学制造科学与工程学院学生,研究方向为机械设计制造及其自动
化专业。
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