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自动驾驶感知——激光雷达物体检测算法

文章目录

1. 基于激光雷达的物体检测

1.1 物体检测的输入与输出

在这里插入图片描述输入
❖ 点:X, Y, Z和反射强度R
❖ 点云:多个点的集合(无序的,非结构化的数据)
输出
❖ 目标的类别和置信度
❖ 目标的边框(BoundingBox)
中心点3D坐标,长宽高,旋转角度
❖目标的其它信息
速度,加速度等
算法
❖ 点云表示:点视图,俯视图,前视图

1.2 点云数据库

    如下表所示:常见的点云数据库由KITTI、NuScenes、WOD等数据库。
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1.3 激光雷达物体检测算法

    为了直观,先将激光雷达物体检测的一些常用算法列出。
算法类别算法点视图PointNet/PointNet++,Point-RCNN,3D-SSD俯视图VoxelNet,SECOND,PIXOR,AFDet前视图LaserNet,RangeDet多视图融合 (俯视图+点视图)PointPillar,SIENet,PV-CNN多视图融合(俯视图+前视图)MV3D,RSN

1.3.1 点视图

1.3.1.1 PointNet

Qi et al., Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation, 2017.
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.00593.pdf

    PointNet有以下的用法:

  • 识别/分类(Classification):对于给定的一帧点云,判断该 点云中物体所属的种类。
  • 分割(segmentation):对于给定的一帧点云,将点云分成 若干个特定的、具有独特性质的区域。

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核心思路:点云特征提取

  • MLP(多个全连接层)提取点特征:n个点,特征由3维提升到1024维
  • MaxPooling得到全局特征:1024维

端对端学习,对点云进行分类/语义分割
物体检测:Clustering得到候选 + PointNet分类

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1.3.1.2 PointNet++

Qi et al., Pointnet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space, 2017.

论文地址:https://papers.nips.cc/paper/2017/file/d8bf84be3800d12f74d8b05e9b89836f-Paper.pdf

在物体检测方向进行扩展:Clustering+PointNet

  • 用聚类的方式来产生多个候选点集,每个候选点集采用PointNet来提取点的特征
  • 上述过程重复多次:上一层的点集经过全局特征提取后看作下一层的点(Set Abstraction,SA)
  • 点特征具有较大的感受野,包含周围环境的上下文信息

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PointNet和PointNet++中存在的问题

  • 无法利用视觉领域成熟的检测框架,比如Faster-RCNN,YOLO等
  • Clustering部分的计算复杂度较高,而且难以并行处理
  • 两个改进方法:Point-RCNN和3D-SSD

1.3.1.3 Point-RCNN

Shi et al., PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud, 2018

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1812.04244.pdf

    PointRCNN是一个两步式目标检测网络,该网络第一步进行前景点分割,找出点云中所有的目标点;第二步利用前景点回归目标的准确边界框。该网络同时兼顾了检测的准确(AP@0.7=75.6%)与实时性(10FPS)。

点处理 + Faster RCNN

  • PointNet++提取点特征,同时进行前景分割,以区分物体点和背景点
  • 每个前景点生成一个3D候选框(PointNet++采用聚类生成候选)
  • 对每个候选框内的点进行Pooling,最后输出候选框所属的类别,修正其位置和大小

运行速度瓶颈++中的Feature Propagation

  • PointNet++需要将点集特征映射回原始点云(Feature Propagation), 因为聚类生成的点集无法很好的覆盖所有物体
  • 全局搜索属于每个物体候选的点

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1.3.1.4 3D-SSD

Yang et al., 3dssd: Point-based 3d single stage object detector, 2020
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.10187.pdf

提高聚类质量

  • 同时考虑点与点之间在几何和特征空间的相似度
  • 聚类的输出可以直接用来生成物体候选

避免重复计算

  • 聚类算法输出每个cluster的中心和邻域点
  • 避免全局搜索物体候选和点之间的匹配关系

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1.3.1.5 总结和对比

❖ PointNet++的主要问题在于运行速度太慢
❖ 速度的瓶颈在于聚类过程中需要将点集特征映射回原始点云
❖ Point RCNN和3D-SSD的改进主要在于提高运行速度

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1.3.2 俯视图

1.3.2.1 VoxelNet

Zhou and Tuzel, Voxelnet: End-to-end learning for point cloud based 3d object detection, 2018

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.06396.pdf

核心点

  • 特征学习网络(Feature Learning Network)
  • 3D卷积网络 (Convolutional Middle Layers)
  • 区域候选网络(Region Proposal Network)

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VoxelNet中存在的问题
❖ 数据表示低效,大量空白区域

  • KITTI数据库一般生成5K-8K个Voxel,只有0.5%的Voxel是非空的
  • 改进方法:SECOND(采用稀疏卷积)

❖ 三维卷积计算量巨大

  • 改进方法:PIXOR(3D网格压缩到2D)

1.3.2.2 SECOND

Yan et al., Second: Sparsely embedded convolutional detection, Sensors, 2018.

论文地址:https://www.mdpi.com/1424-8220/18/10/3337

稀疏卷积避免无效计算

  • 中间层采用稀疏卷积
  • 其余模块与VoxelNet类似

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1.3.2.3 PIXOR

Yang et al., Pixor: Real-time 3d object detection from point clouds, CVPR, 2018

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.06326.pdf

PIXOR (ORiented 3D object detection from PIXel-wise neural network predictions)
❖ 手工设计高度维度的特征
❖ 3D->2D:高度维度变成特征通道
❖ 可以用2D卷积来提取特征
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  • Occupancy:L x W x H(H维度作为特征通道)
  • Intensity:L x W x 1(H方向压缩为1维)
  • In totalLxWx (H+1)

1.3.2.4 AFDet

Ge et al., Real-Time Anchor-Free Single-Stage 3D Detection with IoU-Awareness, 2021
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.12671.pdf

❖ 单阶段,无Anchor
❖ Waymo 3D物体检测 2021年度的获胜算法
❖ 算法方面的改进

  • 轻量级的点云特征提取
  • 扩大神经网络的感受野
  • 额外的预测分支

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1.3.2.5 总结与对比

❖ 俯视图

  • 输入结构化数据,网络结构简单
  • 对量化参数敏感:粗网格导致较大的信息损失,细网格导致较大的计算量 和内存使用量

❖ 点视图

  • 没有量化损失,数据比较紧致
  • 输入非结构化数据,网络结构复杂,并行处理困难,提取邻域特征困难

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1.3.3 前视图

前视图的特点
❖ 优点

  • 表示更为紧致,而且没有量化损失
  • 每个像素上理论上都会有数据

❖ 问题

  • 不同距离的物体尺度差别很大
  • 2D特征与3D物体信息存在不一致性

1.3.3.1 LaserNet

Meyer et al., LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving, 2019.
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.08701.pdf

❖ 输入数据为多通道的前视图图像
❖ 卷积和下采样提取多尺度特征
❖ 每个像素都预测物体边框的分布(均值和方差)
❖ MeanShift聚类+NMS得到最终的输出

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1.3.3.2 RangeDet

Fan et al., RangeDet: In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection, 2021

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.10039.pdf

核心点:

❖ Meta-Kernel Convolution
❖ Range Conditioned Pyramid

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1.3.4 多视图融合 (俯视图+点视图)

❖ 基本思路

  • 在较低分辨率的Voxel上提取邻域特征或者生成物体候选
  • 在原始点云上提取点特征,忽略空白区域,保持空间分辨率
  • Voxel特征与点特征结合

❖ 代表性方法

  • PointPillar
  • PV-CNN
  • SIENet

1.3.4.1 PointPillar

Lang et al., PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds, 2019.

论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Lang_PointPillars_Fast_Encoders_for_Object_Detection_From_Point_Clouds_CVPR_2019_paper.pdf

❖ 特征: PointNet提取点特征(点视图),然后进行Voxel量化(俯视图)
❖ 主干:Feature Pyramid Network
❖ 检测头:SSD

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1.3.4.2 SIENet

Li et al., SIENet: Spatial Information Enhancement Network for 3D Object Detection from Point Cloud, 2021.
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.15396.pdf

❖ 融合策略与PV-CNN相似
❖ 解决远处物体点云相对稀疏的问题

  • 采用了一个附加分支,将物体候选框中的点集进行扩展

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1.3.4.3 PV-CNN

Liu et al., Point-voxel CNN for efficient 3d deep learning, 2019.
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.03739.pdf

❖Voxel分支:低分辨率的Voxel提取邻域特征,然后映射回每个点上
❖Point分支:利用MLP来提取点特征,没有量化损失,也避免空白区域的计算
❖两个分支的特征合并用于后续的物体检测

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1.3.5 多视图融合(俯视图+前视图)

❖ 基本思路

  • 融合俯视图和前视图下的特征
  • 尽量避免空白区域的无效计算

❖ 代表性方法

  • MV3D
  • Range Sparse Net (RSN)

1.3.5.1 MV3D

Chen, et al., Multi-view 3d object detection network for autonomous driving, 2017
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Chen_Multi-View_3D_Object_CVPR_2017_paper.pdf

❖ BEV网格生成3D物体候选,再转换为不同视图下的候选
❖ 不同候选中进行ROI-Pooling
❖ 在候选层级上融合不同视图的特征

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1.3.5.2 RSN

Sun, et al., RSN: Range Sparse Net for Efficient, Accurate LiDAR 3D Object Detection, 2021.
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.13365.pdf

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两阶段检测器,目的在于提高检测距离的可扩展性

  • 阶段1:前视图上进行前景分割,过滤背景点
  • 阶段2:前景点量化为Voxel,稀疏卷积提取特征,稀疏的Grid上检测物体
  • 稠密的前视图+稀疏的俯视图

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