車輛姿態(tài)檢測(cè)是智能駕駛感知領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,車輛姿態(tài)信息是駕駛決策的重要依據(jù)之一。語義地圖是指包含智能駕駛系統(tǒng)所需語義信息的地圖,語義信息指可被智能駕駛系統(tǒng)直接利用的信息,與傳統(tǒng)地圖中供人類使用的信息不同。本文提出了新的卷積方式——柵格卷積,實(shí)現(xiàn)精確而快速的車輛姿態(tài)檢測(cè),并將車輛位姿作為動(dòng)態(tài)語義信息在語義地圖系統(tǒng)中進(jìn)行了應(yīng)用。針對(duì)車輛姿態(tài)檢測(cè)問題,本文利用深度學(xué)習(xí)方法,采用部分連接網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)了傳統(tǒng)的姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),解決了透視效應(yīng)對(duì)車輛朝向檢測(cè)帶來的困難,使得姿態(tài)檢測(cè)效果得到了提升。為解決車輛姿態(tài)檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足地問題,本文搭建了一套深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成系統(tǒng),用于自動(dòng)生成帶車輛姿態(tài)標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以便實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練�；诓糠诌B接結(jié)構(gòu)提出了部分連接姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)(LC-Pose)并在生成的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)和測(cè)試,相比傳統(tǒng)的姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)在平均角度相似度(AOS)指標(biāo)獲得了超過10%的提升。本文繼續(xù)對(duì)部分連接姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)(LC-Pose)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析,提出了合作網(wǎng)絡(luò)的形式來減輕檢測(cè)部分和姿態(tài)估計(jì)部分之間的性能犧牲。為改進(jìn)部分連接網(wǎng)絡(luò)的性能,本文創(chuàng)新性地提出了柵格卷積(Grille Convolution),即能滿足對(duì)透視歧義問題的處理能力,又降低了模型過擬合的可能性�；跂鸥窬矸e設(shè)計(jì)了柵格卷積網(wǎng)絡(luò)(Grille Net)使車輛姿態(tài)檢測(cè)效果進(jìn)一步得到提升。在世界最大的智能駕駛數(shù)據(jù)集KITTI上進(jìn)行測(cè)試并與世界上當(dāng)前效果排名前十的方法進(jìn)行對(duì)比,獲得了86.46%的平均精確度(AP)和88.59%的平均角度相似度(AOS)。在系統(tǒng)方面,本文設(shè)計(jì)了一套輕量級(jí)易擴(kuò)展的智能駕駛語義地圖軟件框架,可滿足各種智能駕駛場(chǎng)合下的應(yīng)用。針對(duì)語義地圖中的語義信息表達(dá)方式以及語義信息存儲(chǔ)方式進(jìn)行分析研究,采用分層地圖表達(dá)方式對(duì)語義地圖中的語義信息進(jìn)行表達(dá)和存儲(chǔ),設(shè)計(jì)了適合智能駕駛場(chǎng)合的獨(dú)特結(jié)構(gòu)。最后結(jié)合前文的Grille Net車輛姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及長春駕駛數(shù)據(jù)集,創(chuàng)建了帶有車輛姿態(tài)語義信息的語義地圖,實(shí)現(xiàn)語義地圖應(yīng)用。本文研究的車輛姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)為智能駕駛決策和目標(biāo)車輛行為預(yù)測(cè)提供有力的信息依據(jù)。語義地圖系統(tǒng)為智能駕駛提供了全面而高效的信息獲取平臺(tái),結(jié)合如車輛姿態(tài)語義信息等動(dòng)態(tài)語義信息可實(shí)現(xiàn)高效的智能駕駛決策以及宏觀的全局交通行為規(guī)劃預(yù)測(cè)等工作。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U463.6
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 車輛位姿語義提取算法綜述
    2.1 車輛檢測(cè)算法綜述
    2.2 車輛姿態(tài)估計(jì)算法綜述
    2.3 本章小結(jié)
第三章 部分連接車輛姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
    3.1 車輛姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)描述
        3.1.1 SSD結(jié)構(gòu)
        3.1.2 基于部分連接層的姿態(tài)估計(jì)
        3.1.3 部分連接姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取
        3.2.1 Unity3D與訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成場(chǎng)景
        3.2.2 智能駕駛環(huán)境訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)
    3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試
        3.3.1 姿態(tài)估計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
        3.3.3 測(cè)試與評(píng)價(jià)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 柵格卷積車輛姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
    4.1 車輛姿態(tài)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的分析與探索
        4.1.1 檢測(cè)與姿態(tài)估計(jì)的關(guān)系
        4.1.2 合作網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 姿態(tài)估計(jì)部分的設(shè)計(jì)缺陷
    4.2 柵格卷積網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 柵格卷積(GrilleConvolution)
        4.2.2 按位置區(qū)別卷積的必要性
        4.2.3 柵格卷積網(wǎng)絡(luò)(GrilleNet)測(cè)試效果與分析
    4.3 真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)測(cè)試
        4.3.1 KITTI數(shù)據(jù)集簡介
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 車輛位姿在語義地圖中的應(yīng)用
    5.1 語義地圖的表達(dá)
        5.1.1 層級(jí)語義地圖模型
        5.1.2 語義信息的表達(dá)
    5.2 語義地圖信息的存儲(chǔ)
        5.2.1 空間數(shù)據(jù)庫
        5.2.2 語義信息存儲(chǔ)方式
    5.3 語義地圖的軟件架構(gòu)及應(yīng)用
        5.3.1 語義地圖的軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.3.2 語義地圖的應(yīng)用
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果

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本文編號(hào)：2829691