百度Apollo：激光雷达检测技术深度解析

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文章目录

⛳️ 粉丝福利活动
引入
一、激光雷达在自动驾驶中的角色
二、激光雷达的配置文件
- 2.1 配置文件
三、激光雷达追踪
- 3.1 配置文件
四、Apollo激光雷达的应用
- 4.1 数据融合
- 4.2 障碍物检测
- 4.3 实时地图构建
- 4.4 激光雷达技术的挑战和创新
未来展望

引入

在自动驾驶技术的飞速发展中，感知系统的关键组件之一是激光雷达。百度Apollo平台作为领先的自动驾驶解决方案之一，其激光雷达检测技术在实现高精度环境感知方面发挥着关键作用。

一、激光雷达在自动驾驶中的角色

激光雷达（LiDAR）是一种通过发射激光束并测量其返回时间来感知周围环境的传感器。在自动驾驶中，激光雷达的角色不可忽视，因为它提供了高精度的三维空间信息，用于检测障碍物、构建地图以及进行定位。
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二、激光雷达的配置文件

激光雷达检测用于 3D 目标检测，它的输入是激光雷达点云，输出为检测到的物体的类型和坐标，具体的实现在lidar_detection_component中。它的流水线配置文件在

modules/perception/pipeline/config/lidar_detection_pipeline.pb.txt 中

一共分为 7 个阶段，其 POINTCLOUD_DETECTION_PREPROCESSOR，POINTCLOUD_DETECTION_POSTPROCESSOR，OBJECT_FILTER_BANK 各包含 1 个

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2.1 配置文件

和上图对应，lidar_detection_component组件一共分为 7 个阶段，具体的流水线配置如下。


pipeline_type: LIDAR_DETECTIONstage_type: POINTCLOUD_PREPROCESSOR
stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_PREPROCESSOR
stage_type: MAP_MANAGER
stage_type: POINT_PILLARS_DETECTION
stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_POSTPROCESSOR
stage_type: OBJECT_BUILDER
stage_type: OBJECT_FILTER_BANKstage_config: {stage_type: POINTCLOUD_PREPROCESSORenabled: truepointcloud_preprocessor_config: {filter_naninf_points: falsefilter_nearby_box_points: falsebox_forward_x: 2.0box_backward_x: -2.0box_forward_y: 2.0box_backward_y: -2.0filter_high_z_points: falsez_threshold: 5.0}
}stage_config: {stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_PREPROCESSORenabled: trueplugin_config: {plugin_type: POINTCLOUD_DOWN_SAMPLEenabled: truepointcloud_downsample_config: {enable_downsample_pointcloud : trueenable_downsample_beams : truex_min_range : -74.88x_max_range : 74.88y_min_range : -74.88y_max_range : 74.88z_min_range : -2.0z_max_range : 4.0}}pointcloud_detection_preprocessor_config:{}
}stage_config: {stage_type: MAP_MANAGERenabled: truemap_manager_config: {update_pose: falseroi_search_distance: 120.0}
}stage_config: {stage_type: POINT_PILLARS_DETECTIONenabled: truepoint_pillars_detection_config: {}
}stage_config: {stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_POSTPROCESSORenabled: trueplugin_config: {plugin_type: POINTCLOUD_GET_OBJECTSenabled: truepointcloud_get_objects_config:{}}
}stage_config: {stage_type: OBJECT_BUILDERenabled: trueobject_builder_config: {}
}stage_config: {stage_type: OBJECT_FILTER_BANKenabled: trueplugin_config: {plugin_type: ROI_BOUNDARY_FILTERenabled: trueroi_boundary_filter_config: {distance_to_boundary_threshold: -1.0confidence_threshold: 0.5cross_roi_threshold: 0.6inside_threshold: 1.0}}object_filter_bank_config: {}
}lidar_detection_config: {}

三、激光雷达追踪

激光雷达追踪是一种使用激光雷达（LIDAR）技术来检测、跟踪和预测物体运动的过程。它通常涉及到对激光雷达数据的处理和分析，以确定物体的位置、速度和轨迹。

而在apollo 里面激光雷达跟踪用于追踪上面检测到的 3D 目标对象，它的输入是激光雷达点云检测结果，输出为跟踪到对象的 ID，具体的实现在 lidar_tracking_component 中。

它的流水线配置文件在 modules/perception/pipeline/config/lidar_tracking_pipeline.pb.txt 中，一共分为 2 个阶段，每个阶段各包含 2 个算法插件。

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3.1 配置文件


stage_type: MLF_ENGINE
stage_type: FUSED_CLASSIFIERstage_config: {stage_type: MLF_ENGINEenabled: trueplugin_config: {plugin_type: MLF_TRACK_OBJECT_MATCHERenabled: truemlf_track_object_matcher_config: {foreground_mathcer_method: "MultiHmBipartiteGraphMatcher"background_matcher_method: "GnnBipartiteGraphMatcher"bound_value: 100max_match_distance: 4.0}}plugin_config: {plugin_type: MLF_TRACKERenabled: truemlf_tracker_config: {filter_name: "MlfShapeFilter"filter_name: "MlfMotionFilter"}}mlf_engine_config: {main_sensor: "velodyne128"use_histogram_for_match: truehistogram_bin_size: 10output_predict_objects: falsereserved_invisible_time: 0.3use_frame_timestamp: true}
}stage_config: {stage_type: FUSED_CLASSIFIERenabled: trueplugin_config: {plugin_type: CCRF_ONESHOT_TYPE_FUSIONenabled: trueccrf_type_fusion_config: {classifiers_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/classifiers.property"transition_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/transition.property"transition_matrix_alpha: 1.8}}plugin_config: {plugin_type: CCRF_SEQUENCE_TYPE_FUSIONenabled: trueccrf_type_fusion_config: {classifiers_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/classifiers.property"transition_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/transition.property"transition_matrix_alpha: 1.8}}fused_classifier_config {one_shot_fusion_method: "CCRFOneShotTypeFusion"sequence_fusion_method: "CCRFSequenceTypeFusion"enable_temporal_fusion: truetemporal_window: 20.0use_tracked_objects: true}
}