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概要
Motivation
整体架构流程
技术细节
小结
论文地址：LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
概要
路沿检测在自动驾驶中是环境感知的关键，因为它通常界定了可驾驶区域和不可驾驶区域。标注的数据对于开发和验证自动驾驶功能是必不可少的。然而，带有标注的点云路沿的公共数据集数量很有限。本文提出了一种从激光雷达传感器捕获的一系列点云中检测3D路沿的方法，主要包括两个步骤。首先，方法使用分割深度神经网络在每个扫描中检测路沿。然后一个序列级处理步骤利用车辆的里程数据在重建的点云中估计3D路沿。从这些路沿的3D点云中，按照ASAM OpenLABEL标准获取结构化的折线。这些检测可以用作标记流水线中的预标注，以有效生成与路沿相关的地面实况数据。通过实验证明了我们的方法，其中需要不同的人工标注员对带有和不带有我们自动生成的预标注的一组基于LiDAR的序列进行标注。结果显示，由于我们的检测，手动标注时间减少了50.99％，同时保持了数据质量水平。
Motivation
- 验证先进的驾驶功能是一项重大挑战。
- 获取带注释的数据是一项乏味、耗时且昂贵的任务。大规模公共数据集可能会减轻这项任务。然而，它们的内容和可变性是有限的，并且它们具有特定于任务的注释。
- 一种以标准化输出格式提供 LiDAR 点云序列的 3D路缘检测的方法，以便在注释工具中使用。
整体架构流程
本文提出的路沿标注流程如下图所示。先前训练的DNN将六级鸟瞰高度图作为输入，以给出2D路沿预测。然后在通过添加来自原始点云的高度信息将这些2D预测转换为3D之后执行序列。执行标注生成后处理以获得可能加载到标记工具中的标注文件。
首先，处理点云以获得序列不同扫描的 BEV 点云表示。其次，使用 DNN 来推断每次扫描的路缘。第三，应用序列级处理步骤来获得 3D 路边估计。
最后一个处理包括
1) 获取与每次扫描的 2D 路缘检测相对应的 3D 点，
2) 根据序列扫描、2D 路缘检测和里程计重建整个序列的检测到的 3D 路缘点，
3 ) 对 3D 路缘进行聚类、骨架化和简化，以在标准化注释文件中生成最终折线。
技术细节
A. 点云到BEV
为了检测路沿，可以使用两种类型的输入表示：LiDAR点云的3D表示或BEV（俯视图）投影。3D选项更准确且包含更多信息，但更为复杂且计算代价更高。因此，我们选择BEV选项作为更紧凑的表示方法。
点云是空间中的一组3D点，被分为M个切片，对应于不同的高度间隔，并投影到具有特定单元大小的2D网格图上。每个投影通过对每个网格单元中最高点的高度进行编码，产生一个单独的高度图。因此，BEV被编码为一组M通道的特征。
B. 扫描帧路沿分割
我们提出了一个语义分割DNN来估计2D路沿。该网络采用M通道BEV地图，并推断逐像素的2D掩码，其中每个像素被分配一个类别标签，本例中为“路沿”和“非路沿”。我们使用逐像素的交叉熵损失来训练网络，这是语义分割任务中最常用的损失函数。损失函数对输入张量的所有像素求和，如下所示：DNN模型使我们能够获得对路沿的初始近似，以生成相应的地面实况。然后，我们执行一系列后处理步骤，以考虑整个序列，获得更健壮和一致的结果。
C. 3D路沿优化
2D到3D转换。在此阶段，第一步是将DNN输出的每个扫描的2D推断转换为3D路沿点。为此，如图1所示，我们使用LiDAR输入扫描，从中提取必要的信息，以为先前推断为路沿的点分配高度。由于从点云到BEV的转换步骤会导致由网格分辨率和M切片数量产生的信息丢失，这个转换对于获得检测到的路沿点高度的良好近似至关重要（见下图）。
上图为2D 到 3D 检测和转换的四个示例。第一行显示 DNN 推理，即2D 路缘检测。中间行以红色显示原始扫描点云上的检测的 2D-3D 变换。底行是前一行的俯视图。
重建。在此步骤中，考虑到每个扫描的所有路沿3D点，以及输入点云，应用车辆航迹信息，进行所有这些点的累积重建，以获得整个序列的路沿点云。
标注生成。在这一点上，我们首先将不同的路沿检测分组，以便在后续阶段可以分开操作，例如，在标注工具中有效地加载它们或删除那些对应于虚假检测的部分。为了进行这种分离，我们使用DBSCAN算法执行聚类阶段。这个算法适用于数据中具有相似密度的簇，因此在其应用之前，我们执行了体素子采样过程，平衡了簇的密度，这也有助于后续的插值步骤。为了获得最终的折线路沿表示，我们使用骨架化算法。通过应用这个专为从LiDAR获得的点云进行骨架化而设计的算法，我们获得了线性迹线，我们期望表示路沿。最后的后处理步骤是简化。在此步骤中，通过Ramer-Douglas-Peucker算法减少了检测到的路沿骨架的点数。该算法使用给定的距离容差确定要消除或保留的线上的点。重建和随后的后处理步骤的表示（直到获得简化的点云）可见于上图。
标注文件。在这一步中，路沿以符合ASAM OpenLabel标准的文件中的折线形式存储。
小结
本文的主要贡献包括：
提供一种方法，以规范化的输出格式提供LiDAR点云序列的3D路沿检测，可用于标注工具。
一个适用于从LiDAR点云获得的2D俯视图（BEV）图像的扫描级路沿检测器。
一个后处理方法，将扫描级别的路沿检测转换为序列级别的三维折线。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-828497.html
验证所提方法，将人工标注员获取路沿地面实况数据所需的标注时间减少了50.99%。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-828497.html
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