文献类型：期刊文章

作　　者：张银[1] 任国全[1] 程子阳[1] 孔国杰[2]

Zhang Yin;Ren Guoquan;Cheng Ziyang;Kong Guojie(Departm ent of Vehicle and Electrical Engineering, Shijiazhuang Campus of Army Engineering University,Shijiazhuang,Hebei 050003, China;The No. 63963^rd Troop of PLA , Beijing 100072, China)

机构地区：[1]陆军工程大学石家庄校区车辆与电气工程系,河北石家庄050003 [2]中国人民解放军63963部队,北京100072

出　　处：《激光与光电子学进展》

基　　金：国防预研基金(9140A09031715JB34001)

年　　份：2019

卷　　号：56

期　　号：13

起止页码：1-11

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：环境感知是无人驾驶的核心技术之一,而利用三维激光雷达进行障碍物检测一直是国内外的研究热点。本文首先按照传感器的种类介绍了无人车障碍物检测方法的分类,然后介绍了基于三维激光雷达进行障碍物检测的基本原理,之后详细分析了基于三维激光雷达进行障碍物检测的传统方法。其中深度学习是二维图像目标检测及分类的重要方法,在介绍三维激光雷达点云特点的同时分析了点云深度学习的挑战,最后详细分析了三维点云深度学习在障碍物检测方面的研究现状以及发展趋势,并且介绍了自动驾驶领域的KITTI数据集和ApolloScape数据集。

关 键 词：遥感 无人驾驶 三维激光雷达  障碍物检测 栅格网络  深度学习  

分 类 号：TP391.4]