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| CPU环境下多传感器数据融合的机器人3D目标检测方法 | |
| 作者姓名： | 楼进 刘恩博 唐炜 张仁远 |
| 作者单位： | 西北工业大学 自动化学院,西安 710129 |
| 摘 要： | 实时、准确的3D目标检测算法能提供目标的位置和形态信息,为移动机器人实现高效导航、有效避障等各项任务提供保障。现有的3D目标检测算法对硬件设备运算能力的依赖较为严重,为了在确保检测精度的同时降低方法对硬件设备的要求,提出一种能部署在移动机器人CPU环境下的多传感器融合3D目标检测方法。方法结合了2D目标检测和点云聚类技术,利用2D目标检测技术从图像中获取目标的检测信息,根据相机与雷达的空间映射关系对检测框内的点云进行分割,并对分割后的点云进行聚类和信息提取,从而实现3D目标的检测和定位功能。通过与经典的多传感器3D目标检测算法MVX-Net的对比,该算法有更优的检测精度,同时具有更小的计算复杂度。此外,该方法在实际移动机器人CPU设备的边缘终端上进行部署分析,算法的处理速度达到0.069 s/帧,满足10 Hz激光雷达频率的需求。 |
| 关 键 词： | 3D目标检测 多传感器数据融合 CPU 移动机器人 |
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