【导读】上周，我们
在
《激光雷达，马斯克看不上，却又无可替代？
》
一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普，今天，这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多，故作者将其分成上下两部分，本文为第一部分。
“Vehicle Detection from 3D Lidar Using FCN“
是百度早期自动驾驶组在2016年工作。
将全卷积网络技术移植到三维距离扫描数据检测任务。具体地，根据Velodyne 64E激光雷达的距离数据，将场景设置为车辆检测任务。在2D点图呈现数据，并使用单个2D端到端全卷积网络同时预测目标置信度和边框。通过设计的边框编码，使用2D卷积网络也能够预测完整的3D边框。
2D点图的形成通过如下公式：
其中p =（x，y，z）表示3D点，（r，c）表示其投影的2D图位置。θ和φ表示观察点时的方位角和仰角。Δθ和Δφ分别是连续光束发射器之间的平均水平和垂直角分辨率。投影点图类似于圆柱图像。用2-通道数据（d，z）填充2D点图中的（r，c）元素，其中d =（x ^ 2 + y ^ 2）^ 0.5。
如图所示：（a）对于每个车辆点p，定义一个以p为中心的特定坐标系；坐标系的x轴（rx）与从Velodyne原点到p（虚线）的光线一致。（b）关于观察车辆时的旋转不变性的说明，载体A和B具有相同的外观。
下图是FCN结构图：
FCN结构
目标度图deconv6a由对应于前景，即位于车辆上的点，以及背景，的2个通道组成。2个通道由softmax标准化表示置信度。
边框图的编码需要一些额外的转换。
下图在不同阶段生成数据的可视化结果。（a）输入点图（d, z)，其中 d 通道可视化。（b）FCN中deconv6a输出口目标度分支输出的置信度图。红色表示更高的置信。（c）对应于预测为正的所有点的边框候选，即（b）中的高置信度点。（d）非最大抑制后的剩余边框。红点是车辆的基本点供参考。
“VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection”
Apple的工作：为消除对3D点云的手动特征工程的需求，提出VoxelNet，一种通用的3D检测网络，可将特征提取和边框预测统一到单步端到端可训练的深度网络中。
具体而言，VoxelNet将点云划分为等间距的3D体素，并通过体素特征编码（VFE）层将每个体素内的一组点转换为统一的特征表示。
通过这种方式，点云被编码为描述性体积表示，然后将其连接到区域建议网络（RPN）以生成检测。
下面是VFE层的结构：
如图是RPN的结构：
“Object Detection and Classification in Occupancy Grid Maps using Deep Convolutional Networks”
基于网格图的环境表示，非常适合传感器融合、自由空间的估计和机器学习方法，主要使用深度CNN检测和分类目标。
作为CNN的输入，使用多层网格图有效地编码3D距离传感器信息。
推理输出的是包含一个带有相关语义类别的旋转边框列表。
如图所示，将距离传感器测量值转换为多层网格图，作为目标检测和分类网络的输入。从这些顶视图网格图，CNN网络同时推断旋转的3D边框与语义类别。将这些框投影到摄像机图像中进行视觉验证（不是为了融合算法）。汽车被描绘成绿色，骑自行车的人是海蓝宝石，行人是青色。
以下是获得占有网格图（occupancy grid maps）的预处理。
由于仅在摄像机图像中有标记目标，因此删除不在摄像机视野中的所有点。
应用地面分割并估计不同的网格单元特征，得到的多层网格图的大小为60m×60m，单元格大小为10cm或15cm。如所观察到的，在大多数情况下地面是平坦的，因此将地平面拟合到代表点集。
然后，使用完整点集或非地面子集来构造包含不同特征的多层网格图。
“RT3D: Real-Time 3-D Vehicle Detection in LiDAR Point Cloud for Autonomous Driving”
这是一种实时三维（RT3D）车辆检测方法，利用纯LiDAR点云来预测车辆的位置、方向和尺寸。
设计的是两步检测法，文中应用pre-RoI pooling卷积，将大部分卷积运算移到RoI池之前，只留下一小部分，这样可以显着提高计算效率。
姿势敏感的特征图设计特别通过车辆的相对姿势激活，带来车辆的位置、方向和尺寸的高回归精度。
文中声称RT3D是第一款在0.09秒内完成检测的LiDAR 3-D车辆检测工作。
下图是RT3D的结构图：
“BirdNet: a 3D Object Detection Framework from LiDAR information”
这个基于LiDAR的3D物体检测流水线，需要三个阶段：
之后，通过最初设计用于图像处理的卷积神经网络，估计平面目标的位置及其航向。
上图可以看到预处理的ground estimation模块，检测模块中的RPN。
“LMNet: Real-time Multiclass Object Detection on CPU using 3D LiDAR”
这是一种优化的单步城市环境目标深度CNN检测器，不过仅使用点云数据。
随着深度的增加，网络结构采用扩散卷积（dilated convolutions）逐渐增加感知场（perceptive field ），这样将计算时间减少约30％。
输入包括无组织点云数据的5个透视表示。网络输出目标度图和每个点的边框偏移值。
在3个轴的每个轴采用反射值、范围和位置等，有助于改善输出边框的位置和方向。
使用桌面GPU的执行时间为50 FPS，英特尔酷睿i5 CPU的执行时间高达10 FPS。
“HDNET: Exploit HD Maps for 3D Object Detection”
高清（HD）地图提供强大的先验知识，可以提高3D目标探测器的性能和鲁棒性。
这是一个从高清地图中提取几何和语义特征的单步目标探测器。
由于地图可能不是随时可用，因此地图预测模块会根据原始LiDAR数据动态地估算地图。
下图是几何和语义高清地图信息的鸟瞰图LiDAR表示：（a）原始LiDAR点云；（b）结合几何地面先验知识；（c）LiDAR点云的离散化；（d）结合语义道路先验知识。
下图左边是目标检测架构图，而右边是在线地图估计架构：
“PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation ”
点云是一种重要的几何数据结构。由于其不规则的格式，大多数研究人员将这些数据转换为常规3D体素网格或图像集合。然而，这会使数据不必要地大量增加并导致问题。
本文设计了一种神经网络，它直接消费点云数据，并且很好地尊重输入的点置换不变性。网络名为PointNet，为从目标分类、部分分割到场景语义分析等应用程序提供统一的体系结构。
下图是PointNet架构：分类网络将n个点作为输入，应用输入和特征变换，然后最大池化来聚合点特征。输出是k类的类分数。分割网络是分类网络的扩展。它连接每个点数的全局和局部特征和输出。
“PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space”
PointNet不会捕获由度量空间点引入的局部结构，限制了它识别细粒度模式的能力和对复杂场景的泛化能力。在这项工作中，引入了一个分层神经网络PointNet++，将PointNet递归地应用于输入点集的嵌套分区。通过利用度量空间距离，网络能够通过增加上下文尺度来学习局部特征。
进一步观察发现：通常以不同的密度对点集进行采样，这样在均匀密度训练的网络上的性能大大降低，所以提出了集合学习层（set learning layer）以自适应地组合来自多个尺度的特征。
“IPOD: Intensive Point-based Object Detector for Point Cloud”
它为每个点生成目标提议，这是基本单元。采用一种端到端可训练架构，提议中的所有点特征从骨干网络中提取，这种提议特征用于最终边框推断。（注：骨干网络是PointNet++）
注意，这些特征包含上下文信息，而精确的点云坐标能改善性能。
如下图是基于点的提议生成的插图：（a）图像上的语义分割结果。（b）点云上的预测分割结果。（c）NMS之后正样本点的基于点提议。
如下是提议特征生成模块的示意图。它结合了位置信息和上下文特征，用于生成从内部点的质心到目标实例对象的中心偏移。为了使特征对几何变换更加鲁棒，预测的残差被添加回位置信息。
如图是主干网络（左）和边框预测网络（右）的架构图：
“PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds”
该方法通过鸟瞰图（BEV）场景表示更有效地利用3D数据，并提出PIXOR（ORiented 3D object detection from PIXel-wise NN predictions）3D目标检测方法。这是一种无需提议的单步检测器，从像素方式的神经网络预测中解码出面向3D目标估计。
其输入表示、网络架构和模型优化，专门用于平衡高精度和实时效率。
“DepthCN: Vehicle Detection Using 3D-LIDAR and ConvNet
”
这是基于假设生成（HG）和假设验证（HV）范例的车辆检测。
输入到系统的数据是3D-LIDAR获得的点云，其被变换为致密深度图（DM）。
解决方案首先删除地面点，然后进行点云分割。然后，将分割的障碍物（目标假设）投射到DM上。边框作为车辆假设（在HG步）拟合成分割目标。
边框用作ConvNet的输入，分类/验证为“车辆”类的假设（在HV步）。
如图是一些结果示意图。顶部：检测到的地面点用绿色表示，在摄像机视野之外的LIDAR点以红色显示。底部：以2D边框的形式表示的投影的聚类和HG。右边：缩放视图，垂直橙色箭头表示相应的障碍物。
“SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection“
这种网络改进稀疏卷积方法，显着提高了训练和推理的速度。
它引入一种角度损失的回归函数来改善方向估计性能，还有一种数据增强方法，可以提高收敛速度和性能。
提出的网络在KITTI 3D对象检测基准上产生SoA结果，同时保持快速的推理速度。
如图是算法流程图：检测器将原始点云作为输入，转换为体素特征和坐标，并应用两个VFE（体素特征编码）层和一个线性层；应用稀疏CNN并且采用RPN生成检测。
下图给出更多的算法细节：稀疏卷积算法在上图，GPU规则生成算法在下图。
其中Nin表示输入要素的数量，Nout表示输出要素的数量。N是聚集的特征的数量。Rule是规则矩阵，其中Rule [i，：，：]是与卷积内核中的第i个核矩阵相对应的第i个规则。除白色之外的颜色框表示具有稀疏数据的点，而白色框表示空点。
下图是稀疏中间特征提取器的结构。黄色框表示稀疏卷积（sparse convolution），白色框表示子流形（submanifold）卷积，红色框表示稀疏-密集层（sparse-to-dense layer）。该图的上半部分显示了稀疏数据的空间维度。
“YOLO3D: E2E RT 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud”
基于2D透视图像空间中一次性回归元架构的成功应用，这里将其扩展为从LiDAR点云生成定向的3D对象边框。
这个想法是扩展YOLO v2的损失函数成为一个将偏航角、笛卡尔坐标系的3D框中心和框高度包括在内的直接回归问题。
在KITTI，它在Titan X GPU上实现了实时性能（40 fps）。
投射点云以获得鸟瞰网格图。从点云投影创建两个网格地图。第一个要素图包含最大高度，其中每个网格单元（像素）值表示与该单元关联的最高点的高度。第二个网格图表示点的密度。
在YOLO-v2中，使用k-means聚类在真实目标框的宽度和长度上计算锚点。
使用锚点的背后，是找到盒子的先验，那么模型可以预测修改。
选择不使用聚类来计算锚点，而是计算每个目标类别的平均3D框尺寸，并使用这些平均框尺寸作为锚点。
“YOLO4D: A ST Approach for RT Multi-object Detection and Classification from LiDAR Point Clouds”
在YOLO4D，3D LiDAR点云随着时间的推移聚合为4D张量; 除了时间维度之外的3D空间维度，基于YOLO v2架构，被馈送到一次全卷积检测器。YOLO3D与卷积LSTM一起扩展。用于时间特征聚合。
除了长度（L），宽度（W），高度（H）和方向（偏航）之外，输出还是定向的3D目标边框信息，以及目标类和置信度分数。其中两种不同结合时间维度的技术被评估：递归（ recurrence ）和帧堆叠（frame stacking）。
“Deconvolutional Networks for Point-Cloud Vehicle Detection and Tracking in Driving Scenarios”
这是一个完整的车辆检测和跟踪系统，仅适用于3D激光雷达信息。
检测步骤使用CNN，接收由Velodyne HDL-64传感器提供的3D信息特征表示作为输入，并返回其是否属于车辆的逐点分类。
然后，对分类的点云几何处理，生成一个多目标跟踪系统的观测值，其通过多个假设扩展卡尔曼滤波器（MH-EKF）实现，主要是估计周围车辆的位置和速度。
如下图所示：点云的编码表示送入模型，每个点计算其属于车辆的概率；然后，对分类的点进行聚类，产生可信赖的观察结果，这些观察结果被馈送到基于MH-EKF的跟踪器。
要获取检测器一个有用的输入，通过变换G（·）将3D点云原始数据投影到一个包含距离和反射信息的特征化图像表示中 。
先在3D Velodyne信息投影基于图像的Kitti轨迹（tracklet），然后在所选点上再次应用变换G（·），这样获得用于学习分类任务的真实数据，如下图所示。
下图是网络架构图：该网络仅包含卷积层和去卷积层，每个块后面是BN和非线性ReLU；前3个块根据车辆检测目标进行特征提取，控制感受野和产生的特征图大小；接下来3个反卷积块扩展了信息实现逐点分类；在每次去卷积之后，而在应用归一化和非线性ReLU之前，来自网络下半部的特征映射被连接（CAT），从而提供更丰富的信息和更好的表现；在训练期间，在不同的网络点计算3个损失函数。
下图显示了原始输入点云、深度探测器输出、最终跟踪的车辆以及提交用于评估的RGB投影边框。
“Fast and Furious: Real Time E2E 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net”
这是一个深度神经网络，给定3D传感器捕获的数据，共同推理3D检测、跟踪和运动预测。
通过共同推理这些任务，整个方法对于遮挡以及距离稀疏数据更加鲁棒。
通过3D世界的鸟瞰图表示，它在空间和时间上执行3D卷积，这在内存和计算方面都非常有效。该方法可以在短短30毫秒内完成所有任务。
如下图是叠加时间和运动预测数据。绿色：带3D点的边框。灰色：没有3D点的边框。
如图展示的是FaF（Fast and Furious）工作，需要多个帧作为输入，并执行检测、跟踪和运动预测。
