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3D目标检测技术原理.docx
资料介绍
3D目标检测技术原理
3D目标检测是自动驾驶感知系统的核心任务之一。与2D检测在图像平面上输出边界框不同，3D检测需要在三维空间中定位目标的精确位置、尺寸和朝向。它的输出是目标在真实世界坐标系下的7自由度参数。3D目标检测从传感器类型上可分为基于摄像头的单目3D检测、基于双目视觉的3D检测、基于激光雷达的3D检测和多传感器融合3D检测。
单目3D检测是最具挑战性的技术路径。它仅从单张2D图像中推断目标的3D信息，需要解决从2D到3D的逆投影这一本质上的不适定问题。单目3D检测利用多种视觉线索来约束深度估计。目标在图像中的大小和类别先验提供了粗略的深度范围。目标与地面的接触点位置结合相机高度和俯仰角参数可以通过几何投影计算出一个近似的深度值。目标在图像中的2D边界框与对应类别目标的平均物理尺寸通过透视投影关系反推深度。单目3D检测在近距离范围内的精度已经达到可使用水平，但在远距离范围深度误差迅速放大，100米处相对深度误差约百分之十五至二十五，这是单目3D检测在安全关键场景中的核心瓶颈。
双目3D检测通过左右两个摄像头的视差来三角测量深度。在基线距离约50厘米的典型配置下双目检测在30米范围内的深度精度接近激光雷达的百分之九十。双目3D检测不需要目标类别的先验尺寸信息，深度完全来自几何三角测量，对不同形状和尺寸的目标具有通用性。双目的局限性在于其深度精度随距离增加而快速衰减。在100米处视差仅约1像素，深度的微小误差会导致距离的巨大偏差。双目摄像头需要较大的基线距离来提升远距离测距精度，但过大的基线会影响整车造型设计和结构强度，量产车型中双目的基线距离通常在30至80厘米之间。
基于激光雷达的3D检测是目前精度最高的技术路径。激光雷达直接测量目标的3D点云数据。PointNet++直接在原始点云上通过最远点采样和多尺度分组聚合特征进行目标检测。PointNet++保留了点云的完整几何信息，在精细检测任务中精度领先，但点的采样和特征聚合计算开销较大。VoxelNet将点云体素化为规则的3D网格，每个体素通过PointNet编码特征后利用3D稀疏卷积进行检测。Voxel-based方法在计算效率和检测精度之间取得了较好的平衡，是当前量产激光雷达感知方案的主流选择。PointPillar将点云沿垂直方向压缩为2D柱
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