近年來(lái),無(wú)人駕駛系統(tǒng)作為人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)入實(shí)用化階段。無(wú)人駕駛系統(tǒng)通過(guò)車載的傳感器對(duì)周邊的環(huán)境和自身的各種狀態(tài)進(jìn)行探測(cè)感知,再通過(guò)相關(guān)算法對(duì)周邊環(huán)境進(jìn)行識(shí)別,并賦予分類信息,供系統(tǒng)進(jìn)行分析決策。其中,激光雷達(dá)是一種在該領(lǐng)域具有應(yīng)用前景的傳感器,所以研究其點(diǎn)云處理方法非常重要。基于對(duì)三維點(diǎn)云的語(yǔ)義分割,本文主要分為以下兩個(gè)方面的內(nèi)容:（1）采用傳統(tǒng)點(diǎn)云分割方法:先進(jìn)行地面濾波,然后對(duì)剩下的點(diǎn)云采用kmeans和譜聚類等多種聚類算法進(jìn)行聚類處理,得到分割結(jié)果。其中kmeans聚類會(huì)依賴于分類類別數(shù)的選取和初始化的中心點(diǎn)的選取,并且對(duì)噪聲點(diǎn)敏感;meanshift聚類算法聚類結(jié)果取決于帶寬的設(shè)置,帶寬設(shè)置的太小,收斂太慢,簇類個(gè)數(shù)過(guò)多,帶寬設(shè)置的太大,一些簇類可能會(huì)丟失;譜聚類算法對(duì)相關(guān)參數(shù)選取直接影響了鄰接矩陣的生成和聚類數(shù)目的多少,但是譜聚類有可以在任意形狀的數(shù)據(jù)集上得到收斂于全局的聚類結(jié)果的優(yōu)勢(shì);DBSCAN密度聚類效果則對(duì)選取鄰域的半徑和鄰域內(nèi)點(diǎn)云數(shù)目敏感,但是對(duì)數(shù)據(jù)集空間的形狀不敏感。通過(guò)對(duì)各個(gè)方法的聚類過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法的效果會(huì)依賴于手動(dòng)設(shè)置的相關(guān)參數(shù),這對(duì)... 

【文章來(lái)源】： 何漢 電子科技大學(xué)

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

KdTree結(jié)構(gòu)

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文8圖2-1KdTree結(jié)構(gòu)2.2.2OcTree在1978年，Hunter博士研究出了一種OcTree（八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)）[28]，這是一種數(shù)據(jù)模型。八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)能夠?qū)τ谌S結(jié)構(gòu)進(jìn)行解析研究幾何實(shí)體，由于每一個(gè)維度實(shí)體都會(huì)具有一致的時(shí)間、空間復(fù)雜性，基于此能夠形成一個(gè)方位圖，且含有根節(jié)點(diǎn)。如果幾何實(shí)體為同屬性，那么該體元就會(huì)形成葉節(jié)點(diǎn)。如果不能形成同屬性葉節(jié)點(diǎn)，那么就將體元剖析成8個(gè)子立方體，具體如圖2-2所示。圖2-2八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)圖八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)的原理：（1）設(shè)置最大遞歸深度；（2）找出場(chǎng)景的最大值并用該值構(gòu)建第一個(gè)立方體；（3）將沒(méi)有節(jié)點(diǎn)的按照順序放入單位元素；（4）如果未達(dá)到最大遞歸深度，則細(xì)分八個(gè)相等的部分，然后將多維數(shù)據(jù)集的所有單元元素共享給八個(gè)子多維數(shù)據(jù)集；（5）如果發(fā)現(xiàn)分配給子多維數(shù)據(jù)集的單元元素?cái)?shù)不為零，且子多維數(shù)據(jù)集與父多維數(shù)據(jù)集相同，則子多維數(shù)據(jù)集停止細(xì)分，這是因?yàn)榭臻g分割理論

第二章語(yǔ)義分割基本原理和數(shù)據(jù)集介紹9指出，細(xì)分的空間分配不能太多，必須更少，如果切割的數(shù)字相同，那么無(wú)論如何切割，數(shù)字都是一樣的，這會(huì)造成無(wú)限切割的現(xiàn)象產(chǎn)生；（6）重復(fù)（3）直至最大遞歸深度。八叉樹(shù)的邏輯結(jié)構(gòu)如圖2-3所示，假設(shè)要表示的形狀可以放在一個(gè)足夠大的立方體中，其八叉樹(shù)可以通過(guò)以下遞歸方法定義：八叉樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于一個(gè)子立方體，樹(shù)根對(duì)應(yīng)于長(zhǎng)方體本身。如果樹(shù)根等于該長(zhǎng)方體，則八叉樹(shù)只有樹(shù)根；反之，則該長(zhǎng)方體等分為八個(gè)子立方體，每個(gè)子立方體對(duì)應(yīng)于樹(shù)根的一個(gè)子節(jié)點(diǎn)。只要一個(gè)子立方體不是完全空的或者被樹(shù)根占據(jù)，它就會(huì)被分成八個(gè)相等的部分，所以相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)也會(huì)有八個(gè)子節(jié)點(diǎn)。這種遞歸判斷和分割應(yīng)該一直進(jìn)行到與節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的立方體要么完全為空，要么完全被樹(shù)根占據(jù)，或者其大小是預(yù)先定義的體素大小，并且在它和樹(shù)根之間進(jìn)行某種舍入，這樣體素要么被視為空，要么被樹(shù)根占據(jù)。圖2-3八叉樹(shù)邏輯結(jié)構(gòu)點(diǎn)云是海量的數(shù)據(jù)形成的，這些組成數(shù)據(jù)可以通過(guò)自身的顏色、距離、法線等信息描述空間的任意三維點(diǎn)。除此之外，點(diǎn)云的創(chuàng)建是十分高效的，它可以依據(jù)很快的速率建出，所以儲(chǔ)存點(diǎn)云占用的資源相當(dāng)巨大。當(dāng)點(diǎn)云需要通過(guò)低速率通信通道進(jìn)行傳輸或者對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)，壓縮這種大數(shù)據(jù)的方法就變得相當(dāng)有用。2.3多層感知器原理介紹1.多層感知器介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域普遍所應(yīng)用的，例如現(xiàn)在很普遍的方向是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等，從而將其拓展應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車。多層感知器這類網(wǎng)絡(luò)屬于一種充分并行化的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，在使用的過(guò)程中體現(xiàn)出不錯(cuò)的自學(xué)習(xí)性能。在一些數(shù)學(xué)模型依賴度孝目標(biāo)參數(shù)較為多變、外部存在多樣性的

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
[1]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)點(diǎn)云語(yǔ)義分割算法研究[D]. 周天添.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3033689