Sep, 2023
ClusterFusion: 在自动驾驶车辆中利用雷达空间特征进行雷达-相机三维物体检测
ClusterFusion: Leveraging Radar Spatial Features for Radar-Camera 3D
Object Detection in Autonomous Vehicles
TL;DR利用微波雷达和摄像机的互补性，基于深度学习的雷达摄像机三维物体检测方法可以可靠地在低能见度条件下生成准确的检测结果。这使得它们成为自动驾驶车辆感知系统中的首选，特别是由于两种传感器的综合成本比激光雷达更便宜。我们提出了ClusterFusion，一种利用雷达点云的局部空间特征的架构，在将特征投影到图像平面之前，对雷达点云聚类进行特征提取。ClusterFusion在nuScenes数据集的测试集中取得了最先进的性能，nuScenes检测分数（NDS）为48.7％。我们还研究了不同雷达特征提取策略在点云聚类上的性能：一种手工策略，一种基于学习的策略以及两者的组合，并发现手工策略提供了最佳的性能。本研究的主要目标是探索使用雷达点云聚类直接提取雷达的局部空间和逐点特征，用于在图像平面上进行交叉模态特征融合的雷达-单目摄像机三维物体检测方法。