引入
在自动驾驶技术的飞速发展中，感知系统的关键组件之一是激光雷达。百度Apollo平台作为领先的自动驾驶解决方案之一，其激光雷达检测技术在实现高精度环境感知方面发挥着关键作用。
一、 激光雷达在自动驾驶中的角色
激光雷达（LiDAR）是一种通过发射激光束并测量其返回时间来感知周围环境的传感器。在自动驾驶中，激光雷达的角色不可忽视，因为它提供了高精度的三维空间信息，用于检测障碍物、构建地图以及进行定位。
二、激光雷达的配置文件
激光雷达检测用于 3D 目标检测，它的输入是激光雷达点云，输出为检测到的物体的类型和坐标，具体的实现在lidar_detection_component中。它的流水线配置文件在
modules/perception/pipeline/config/lidar_detection_pipeline.pb.txt中
一共分为 7 个阶段，其
POINTCLOUD_DETECTION_PREPROCESSOR，POINTCLOUD_DETECTION_POSTPROCESSOR，OBJECT_FILTER_BANK各包含 1 个
2.1 配置文件
和上图对应，lidar_detection_component组件一共分为 7 个阶段，具体的流水线配置如下。
pipeline_type: LIDAR_DETECTION stage_type: POINTCLOUD_PREPROCESSOR stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_PREPROCESSOR stage_type: MAP_MANAGER stage_type: POINT_PILLARS_DETECTION stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_POSTPROCESSOR stage_type: OBJECT_BUILDER stage_type: OBJECT_FILTER_BANK stage_config: { stage_type: POINTCLOUD_PREPROCESSOR enabled: true pointcloud_preprocessor_config: { filter_naninf_points: false filter_nearby_box_points: false box_forward_x: 2.0 box_backward_x: -2.0 box_forward_y: 2.0 box_backward_y: -2.0 filter_high_z_points: false z_threshold: 5.0 } } stage_config: { stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_PREPROCESSOR enabled: true plugin_config: { plugin_type: POINTCLOUD_DOWN_SAMPLE enabled: true pointcloud_downsample_config: { enable_downsample_pointcloud : true enable_downsample_beams : true x_min_range : -74.88 x_max_range : 74.88 y_min_range : -74.88 y_max_range : 74.88 z_min_range : -2.0 z_max_range : 4.0 } } pointcloud_detection_preprocessor_config:{ } } stage_config: { stage_type: MAP_MANAGER enabled: true map_manager_config: { update_pose: false roi_search_distance: 120.0 } } stage_config: { stage_type: POINT_PILLARS_DETECTION enabled: true point_pillars_detection_config: { } } stage_config: { stage_type: POINTCLOUD_DETECTION_POSTPROCESSOR enabled: true plugin_config: { plugin_type: POINTCLOUD_GET_OBJECTS enabled: true pointcloud_get_objects_config:{ } } } stage_config: { stage_type: OBJECT_BUILDER enabled: true object_builder_config: { } } stage_config: { stage_type: OBJECT_FILTER_BANK enabled: true plugin_config: { plugin_type: ROI_BOUNDARY_FILTER enabled: true roi_boundary_filter_config: { distance_to_boundary_threshold: -1.0 confidence_threshold: 0.5 cross_roi_threshold: 0.6 inside_threshold: 1.0 } } object_filter_bank_config: { } } lidar_detection_config: { }
三、激光雷达追踪
激光雷达追踪是一种使用激光雷达（LIDAR）技术来检测、跟踪和预测物体运动的过程。它通常涉及到对激光雷达数据的处理和分析，以确定物体的位置、速度和轨迹。
而在apollo 里面激光雷达跟踪用于追踪上面检测到的 3D 目标对象，它的输入是激光雷达点云检测结果，输出为跟踪到对象的 ID，具体的实现在 lidar_tracking_component 中。
它的流水线配置文件在
modules/perception/pipeline/config/lidar_tracking_pipeline.pb.txt中，一共分为 2 个阶段，每个阶段各包含 2 个算法插件。
3.1 配置文件
stage_type: MLF_ENGINE stage_type: FUSED_CLASSIFIER stage_config: { stage_type: MLF_ENGINE enabled: true plugin_config: { plugin_type: MLF_TRACK_OBJECT_MATCHER enabled: true mlf_track_object_matcher_config: { foreground_mathcer_method: "MultiHmBipartiteGraphMatcher" background_matcher_method: "GnnBipartiteGraphMatcher" bound_value: 100 max_match_distance: 4.0 } } plugin_config: { plugin_type: MLF_TRACKER enabled: true mlf_tracker_config: { filter_name: "MlfShapeFilter" filter_name: "MlfMotionFilter" } } mlf_engine_config: { main_sensor: "velodyne128" use_histogram_for_match: true histogram_bin_size: 10 output_predict_objects: false reserved_invisible_time: 0.3 use_frame_timestamp: true } } stage_config: { stage_type: FUSED_CLASSIFIER enabled: true plugin_config: { plugin_type: CCRF_ONESHOT_TYPE_FUSION enabled: true ccrf_type_fusion_config: { classifiers_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/classifiers.property" transition_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/transition.property" transition_matrix_alpha: 1.8 } } plugin_config: { plugin_type: CCRF_SEQUENCE_TYPE_FUSION enabled: true ccrf_type_fusion_config: { classifiers_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/classifiers.property" transition_property_file_path: "./data/perception/lidar/models/fused_classifier/transition.property" transition_matrix_alpha: 1.8 } } fused_classifier_config { one_shot_fusion_method: "CCRFOneShotTypeFusion" sequence_fusion_method: "CCRFSequenceTypeFusion" enable_temporal_fusion: true temporal_window: 20.0 use_tracked_objects: true } }
四、Apollo激光雷达的应用
4.1 数据融合
Apollo平台采用多传感器融合的方法，将来自不同传感器的信息整合在一起，以获取更全面、准确的环境感知。激光雷达的数据与摄像头、毫米波雷达等传感器的数据相融合，提高了感知系统的鲁棒性。
4.2 障碍物检测
激光雷达通过测量返回时间来计算物体的距离，并通过旋转来获取物体的方位。这些数据用于高精度的障碍物检测，能够识别车辆、行人、建筑物等。
4.3 实时地图构建
激光雷达还用于实时地图构建，为自动驾驶车辆提供高精度的地图信息。这对于路径规划和决策制定至关重要。
4.4 激光雷达技术的挑战和创新
激光雷达技术在自动驾驶中面临着一些挑战，如对恶劣天气的适应性、点云处理的复杂性等。为了解决这些问题，Apollo平台在激光雷达技术上不断创新，采用先进的信号处理算法和机器学习技术，提高系统的性能。
未来展望
随着技术的不断发展，激光雷达技术在自动驾驶中将继续发挥重要作用。未来，我们可以期待更小型、高分辨率的激光雷达设备，以及更智能、自适应的感知系统。
