【摘 要】
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为了完成自动驾驶算法上车之前的测试、解决实车测试中可能会出现的问题,本文搭建了智能驾驶车辆环境识别评价系统并完成了感知算法的测试,用以提升研发效率,减少研发成本。通过在软件模拟环境中发现和复现问题,不需要真实的环境和硬件,可以极大的节省成本和时间,加快模型迭代速度。论文的主要研究内容如下:1)搭建系统框架,明确系统功能:本系统是一套集数据采集标注、虚拟环境建模及智能驾驶环境识别算法测试等功能于一体
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为了完成自动驾驶算法上车之前的测试、解决实车测试中可能会出现的问题,本文搭建了智能驾驶车辆环境识别评价系统并完成了感知算法的测试,用以提升研发效率,减少研发成本。通过在软件模拟环境中发现和复现问题,不需要真实的环境和硬件,可以极大的节省成本和时间,加快模型迭代速度。论文的主要研究内容如下:1)搭建系统框架,明确系统功能:本系统是一套集数据采集标注、虚拟环境建模及智能驾驶环境识别算法测试等功能于一体的综合系统。完成系统硬件和软件平台的选型。硬件平台有:高速线控底盘、惯导模块、激光雷达、彩色摄像机;软件平台分别为:数据标注平台MATLAB、虚拟环境建模与环境感知算法仿真测试平台CARLA。2)以Apollo硬件平台为基础,在真实环境下获得道路信息（高精度定位、三维点云及全景照片）。3)使用MATLAB自动驾驶工具箱对图像和点云数据（红绿灯、路沿、路口、车道线和其他交通标识等）进行标注。一方面可以建立智能驾驶环境数据库,用于智能驾驶环境感知算法训练和仿真;另一方面可以将标注好的数据转化为Open Drive标准道路信息传送到虚拟环境建模平台CARLA,完成虚拟场景建模。系统可以利用已经建模的虚拟环境进行数据增强,补充到智能驾驶环境数据库中。4)将虚拟场景建立好以后为环境感知算法评价平台CARLA提供测试场景,在仿真环境中完成环境感知的算法测试（本文以目标检测算法YOLO、Faster RCNN以及车道线检测算法U-Net为例进行测试）。经过和真实值Ground Truth计算Io U后进行比对,得出该系统可以作为虚拟场景下自动驾驶车辆的环境感知算法识别的结论。最后将评价后的算法进行迭代后在硬件平台上实施,形成一套用于智能环境感知算法开发测试的方法。
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