不利天气条件下目标检测的传感器融合方法

摘要

针对相机和2D激光雷达传感器在低光照、雨、雪天气等恶劣环境下感知困难，目标检测精度低且存在漏检等问题，采用图像和2D激光雷达点云融合的目标检测方案，提出一种基于模糊理论的动态权重传感器融合方法，通过识别不同的天气和光照条件，动态分配融合权重以实现最佳的检测效果.针对雨雪天气以及低光照环境，设计并开展了雨、雪、低光照、对向来车4种场景实验.结果表明，2D激光雷达和相机融合算法有效降低了不利天气下自动驾驶车辆环境感知的漏检数量，提高了车辆在雨、雪、夜间、对向来车以及遮挡频繁环境下的感知能力.验证了本文提出的基于模糊理论的动态权重传感器融合方法的有效性.

关键词

环境感知 / 目标检测 / 传感器融合 / 模糊理论 / 动态权重