（A dynamic zone estimation method using cumulative voxels for autonomous driving）

針對(duì)無人駕駛車輛的自動(dòng)駕駛技術(shù)，目前已經(jīng)研究了避障和可用道路識(shí)別技術(shù)等。為了將研究成果擴(kuò)展到實(shí)際環(huán)境中的自動(dòng)駕駛，需要將運(yùn)動(dòng)物體考慮進(jìn)去。本文提出了一種預(yù)處理方法，用來識(shí)別無人駕駛車輛周圍存在運(yùn)動(dòng)物體的動(dòng)態(tài)區(qū)域。該方法首先需要安裝在無人駕駛車輛上的測(cè)距傳感器采集的三維像素空間中累積三維點(diǎn)數(shù)據(jù)。接下來，從累積點(diǎn)的數(shù)據(jù)中高速識(shí)別特征，并將具有顯著特征變化的區(qū)域估計(jì)為動(dòng)態(tài)物體存在的區(qū)域。本文提出的方法可以識(shí)別動(dòng)態(tài)區(qū)域，即使對(duì)于車輛移動(dòng)的情況也可以根據(jù)三維空間數(shù)據(jù)的幾何圖形、高度圖和分布情況快速處理數(shù)據(jù)。本文還通過真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)集上的地面實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬試驗(yàn)以對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證了其可行性。

本文提出了一種用于在累積體素環(huán)境中檢測(cè)包含動(dòng)態(tài)對(duì)象的區(qū)域的預(yù)處理方法。該方法只是通過識(shí)別與動(dòng)態(tài)物體在累積體素環(huán)境中形成的軌跡對(duì)應(yīng)的體素特征來估計(jì)具有動(dòng)態(tài)物體的區(qū)域，而不分割地面和物體。將物體上的原始點(diǎn)轉(zhuǎn)化為體素并積累，形成分布在物體單元上的累積體素圖。接下來，使用每個(gè)物體單元中的體位分布來估計(jì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)單元。最后，通過后處理改善了所提出的方法的準(zhǔn)確性，即從包含靜態(tài)目標(biāo)單元的環(huán)境中估計(jì)靜態(tài)目標(biāo)單元。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)目標(biāo)單元的檢測(cè)精度達(dá)到了93.99%。一幀的檢測(cè)率是19ms。由于實(shí)驗(yàn)中使用的激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)采集周期為100ms，因此驗(yàn)證了本文提出的方法能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)動(dòng)態(tài)目標(biāo)單元。本文提出的方法使用3D激光雷達(dá)數(shù)據(jù)有助于減少動(dòng)態(tài)檢測(cè)中的處理時(shí)間。未來工作可以考慮多種情況的影響來提高該方法的準(zhǔn)確性和魯棒性，特別是當(dāng)對(duì)象的狀態(tài)從靜態(tài)變?yōu)閯?dòng)態(tài)的情況或反之，以及當(dāng)移動(dòng)對(duì)象被其他對(duì)象部分遮擋時(shí)，或者當(dāng)點(diǎn)云運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被多個(gè)單元?jiǎng)澐謺r(shí)的情況。