基于路侧多激光雷达的点云数据配准与交通目标检测方法研究的开题报告.docx

基于路侧多激光雷达的点云数据配准与交通目标检测方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
多激光雷达技术是目前道路场景感知领域发展最为迅速的一种技术，其不仅具有高分辨率和高精度的特点，而且适用于多种天气和光照条件下的目标识别和跟踪。因此，多激光雷达技术在自动驾驶、智能交通以及城市轨道交通等领域具有广阔的应用前景。
而配准和目标检测是多激光雷达数据处理中的两个重要环节。多激光雷达的单个点云数据存在着噪声和缺陷，因此需要将多个点云数据配准到同一坐标系下进行更加准确的处理。而交通目标检测则是指在多激光雷达数据中提取出道路场景中的交通物体，如汽车、行人等，对其进行精确的识别和跟踪。
因此，基于路侧多激光雷达的点云数据配准与交通目标检测方法的研究具有重要的意义。
二、研究内容和方法
本研究将基于路侧多激光雷达的点云数据，针对点云数据配准和交通目标检测这两个问题进行深入研究。
1.多激光雷达点云数据配准
多激光雷达点云数据存在着空间位置偏差和姿态角变化等问题，因此先对多个点云数据进行配准，使得点云数据能够在相同的坐标系下进行处理。对于多激光雷达点云数据的配准，常用的方法是点云配准算法，如ICP算法、NDT算法、Lidar-ODOMETRY算法等。本研究将比较这些常用的配准算法的优缺点，并在实验中对其性能和准确性进行测试和分析。
2.交通目标检测
交通目标检测是指在道路场景中提取出各种交通物体的位置、大小和形态等信息，并通过对这些信息的分析和处理，实现对交通物体的识别和跟踪。本研究将通过深度学习方法，建立神经网络模型，对点云数据中的交通目标进行识别和分类。具体来说，本研究将采用常见的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型来进行处理，并通过模型的优化和训练，实现对交通目标的准确检测和分类。
3.系统实现和应用
本研究将实现基于路侧多激光雷达的点云数据配准与交通目标检测的系统，并将其应用于自动驾驶和智能交通系统等领域。
三、研究预期成果
1.基于路侧多激光雷达的点云数据配准与交通目标检测方法
本研究将设计出一种高效、准确和可靠的基于路侧多激光雷达的点云数据处理方法，能够实现对多个点云数据的配准以及对交通目标的准确检测和分类。
2.系统实现和应用
本研究将设计出基于所提出的点云处理方法的一套完整的系统，能够实现对道路场景中交通目标的检测和跟踪，并将系统应用于自动驾驶和智能交通系统等领域。
3.研究经验和方法
通过本研究，我们将深入掌握基于路侧多激光雷达的点云处理技术，探究相关算法的优缺点，并形成一套完整的数据处理方法和系统实现方案，为相关领域进一步的研究和应用提供可靠的技术和数据支撑。
四、研究进度计划
本研究将按照以下进度计划进行：
第一阶段：文献调研和理论基础学习
时间：2021年10月-2022年1月
内容包括：多激光雷达技术的基本概念和应用领域、点云配准算法、交通目标检测算法、深度学习算法等方面的学习和掌握。
第二阶段：算法设计和实现
时间：2022年2月-2022年6月
内容包括：对比多种点云配准算法、设计交通目标检测模型、模型的优化和训练、建立点云数据处理系统等方面的工作。
第三阶段：实验测试和系统应用
时间：2022年7月-2022年12月
内容包括：对所设计的算法和系统进行性能测试和分析、将系统应用于自动驾驶和智能交通领域、总结研究成果和经验，撰写论文并参加学术会议等方面的工作。