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基于改进YOLOv5s和传感器融合的目标检
测定位
作者：郑宇宏曾庆喜冀徐芳王荣琛宋雨昕
来源：《河北科技大学学报》2024年第02期
摘要：针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息，激光雷达点云稀
疏以致检测方面难以达到很好效果的问题，提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的
方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测，通过联合标定进行相机与激光雷达外参
的获取以转换传感器之间的坐标，使雷达点云数据能投影到相机图像数据中，得到检测目标的
位置信息，最后进行实车验证。结果表明，所提算法能在搭载TX2嵌入式计算平台的无人车
自动驾驶平台上拥有27.2Hz的检测速度，并且在一段时间的检测环境中保持12.50%的漏检率
和35.32m的最远识别距离以及0.18m的平均定位精度。将激光雷达和相机融合，可实现嵌入
式系统下的道路目标检测定位，为嵌入式平台下环境感知系统的搭建提供了参考。
关键词：传感器技术；深度学习；目标检测与定位；无人车环境感知；相机与LiDAR融
合
中图分类号：TP242.6文献标识码：A文章編号：1008-1542（2024）02-0122-09
TargetdetectionandlocalizationbasedonimprovedYOLOv5sandsensorfusion
ZHENGYuhong，ZENGQingxi，JIXufang，WANGRongchen，SONGYuxin
（CollegeofAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，
Nanjing，Jiangsu211106，China）
Abstract：Astwoimportantsensorsintheprocessofunmannedvehicleenvironment
perception，thecameracannotprovidethepositioninformationoftheroadtarget，andtheLiDAR
pointcloudissparse，whichmakesitdifficulttoachievegoodresultsindetection，sothata
methodwasproposedwhichfusestheinformationofthetwosensorsfortargetdetectionand
localization.YOLOv5salgorithmindeeplearningwasadoptedfortargetdetection，andtheexternal
parametersofcameraandLIDARwereacquiredthroughjointcalibrationtoconvertthecoordinates
betweenthesensors，sothattheradarpointclouddatacanbeprojectedintothecameraimage
data，andfinallythepositioninformationofthedetectedtargetwasobtained.Therealvehicle
experimentswereconducted.Theresultsshowthatthealgorithmcanachieveadetectionspeedof
27.2HzontheunmannedvehicleautopilotplatformequippedwithTX2embeddedcomputing
platform，andmaintainaleakagerateof12.50%，amaximumrecognitiondistanceof35.32m，
andanaveragelocalizationaccuracyof0.18moveraperiodoftimeinthedetectionenv
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