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第二章：激光雷达感知功能调试

内容导入：

激光雷达和相机是目前自动驾驶中最重要的2个传感器，由于激光雷达测距准确，因此检测出的障碍物的精度普遍会比相机高。

激光雷达（Laser Radar，简称LiDAR）是一种通过激光束来探测目标位置、反射强度等特征量的传感器。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成。激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。

激光雷达相比传统雷达，具有高分辨率、高精度、抗有源干扰能力强等优点。它的工作原理是利用激光的波长和脉冲宽度，通过测量光的传播时间来精确测量距离。激光雷达的发射系统口径很小，可接收区域窄，有意发射的激光干扰信号进入接收机的概率极低。

根据扫描系统的差异，激光雷达可以分为机械式、混合固态（转镜式、棱镜式、MEMS振镜）、固态（FLASH、OPA）等。根据测距方法的差异，就可以分为TOF激光雷达、FMCW激光雷达。

2.1 激光雷达感知整体框架

Apollo激光雷达的感知由以下几个组件构成，它们一起工作共同实现了激光雷达感知功能。

在介绍各个模块之前，我们首先需要知道激光雷达感知模块的输入和输出，以及它的工作原理。

激光雷达感知模块的输入：

  1. 激光雷达点云。由激光雷达传感器生成，通过扫描周围环境得到一系列的点和反射强度值。订阅消息的通道/apollo/sensor/lidar16/compensator/PointCloud2
  2. 坐标转换。检测到的障碍物在激光雷达坐标系，需要转换到世界坐标系下，因此需要激光雷达到世界坐标的转换关系。订阅消息的通道/tf和/tf_static

激光雷达感知模块的输出：

  1. 障碍物信息。通过点云检测到的障碍物信息，包括目标的类别，大小，速度以及追踪ID等，用于后续的规划模块进行路径规划。发布消息的通道为/apollo/perception/obstacles

接下来我们详细介绍这几个模块。

2.1.1 点云预处理（pointcloud_preprocess）

点云预处理是激光雷达感知的第一个组件，它的主要功能如下：

  1. 过滤无效点，即过滤坐标为nan的点
  2. 过滤高度超过z_threshold的点。比如过滤高度大于6米的点。
  3. 通过自车的点，考虑到激光雷达安装位置，有可能扫描到自己，因此过滤自身的点，避免误当作障碍物。

2.1.2 高精度地图过滤（pointcloud_map_based_roi）

过滤 ROI 之外的点云。

感兴趣区域 (ROI) 指定可行驶区域，包括从高精地图检索到的路面和路口。 HDMap ROI 过滤器处理 ROI 外部的lidar点，去除背景物体，例如道路周围的建筑物和树木。 剩下的就是ROI中的点云以供后续处理。

2.1.3 地面检测（pointcloud_ground_detection）

查找地面，查找地面的目的主要是为了后续做点云分割。

2.1.4 3D目标检测（lidar_detection）

通过深度学习算法，对上述处理过的点云进行目标检测，最后得到当前场景下的行人、车辆和非机动车辆的位置和速度信息等。

目前Apollo一共支持以下4种激光雷达目标检测模型。

  • center_point_detection 是一种基于点云的anchor-free的三维目标检测算法，该模型在计算效率和准确度上有一定的优势。其核心思想是通过预测物体的中心点来进行目标检测和位置回归，而不需要预先产生大量候选框（anchor）。
  • cnn_segmentation 自研模型
  • mask_pillars_detection 自研模型，基于point_pillars做了一些改进。
  • point_pillars_detection 是一种用于自动驾驶的3D目标检测模型，它基于点云数据实现。该模型通过将点云数据转化为柱形稀疏表示，然后结合2D CNN和3D SSD来进行目标检测。

目前支持的在线推理框架有

  • pytorch
  • paddle
  • onnx
  • TensorRT

已经开放训练代码的模型是center_point激光雷达检测模型，后续第4讲会讲到如何进行模型训练和部署。

2.1.5 检测结果过滤（lidar_detection_filter）

根据对象属性、车道线、ROI 等过滤模型检测出的前景和背景障碍物。

2.1.6 目标追踪（lidar_tracking）

对检测到的障碍物进行追踪，从而获取到目标的速度和追踪ID，用于后续进行目标轨迹预测。

2.1.7 消息转发（msg_adapter）

msg适配器模块用于在感知模块内部转发消息。

内部消息的通道名称通常有一个内部字段“inner”。 这些消息仅在线程之间传递，而不是在进程之间传递，因此您无法使用“cyber_monitor”来查看它们。 因为这些消息一般都比较大，比如图像、点云数据，为了避免复制、序列化和反序列化，我们采用直接传递对象的方法，所以这些消息只能在线程内传递。

为了方便调试，可以使用msg适配器模块转发消息，这样就可以通过cyber_monitor查看。而且单纯的激光雷达感知不需要进行传感器融合，因此需要通过msg_adapter模块进行消息转发输出，如果有多传感器融合模块，则需要启动激光雷达、相机和毫米波雷达模块加上融合模块才能输出最终的感知结果。

2.2 激光雷达感知参数介绍

接下来我们会介绍第一种感知开发模式：修改激光雷达感知模块参数。

2.2.1 参数目录结构

首先介绍各个组件的配置目录，以激光雷达检测模块为例

├── lidar_detection
    ├── conf            // 组件配置文件
    ├── dag             // 组件dag文件
    ├── data            // 功能配置文件
    ├── detector
    │   ├── center_point_detection
    │   ├── cnn_segmentation
    │   ├── mask_pillars_detection
    │   └── point_pillars_detection
    ├── interface
    ├── proto
    ├── lidar_detection_component.cc
    ├── lidar_detection_component.h
    ├── cyberfile.xml   // 包配置文件
    ├── README.md
    └── BUILD

公共配置目录，多个组件的公共配置放到modules/perception/data路径下

modules/perception/data
├── BUILD
├── conf    // 感知公共配置，例如一些单例
├── cyberfile.xml
├── flag    // 感知模块所有的gflags命令行传入，用于dag
├── models  // 模型存放路径
└── params  // 传感器内外参

2.2.2 全局配置

gflag配置：modules/perception/common/perception_gflags.h

参数名

默认值

含义

obs_sensor_intrinsic_path

/apollo/modules/perception/data/params

传感器内参路径

obs_sensor_meta_file

sensor_meta.pb.txt

传感器meta文件名

enable_base_object_pool

enable_base_object_pool

开启对象池

config_manager_path

./

配置管理器路径

work_root

/apollo/modules/perception

工作目录

onnx_obstacle_detector_model

/apollo/modules/perception/camera/lib/obstacle/detector/yolov4/model/yolov4_1_3_416_416.onnx

目标检测模型

onnx_test_input_path

/apollo/modules/perception/inference/onnx/testdata/dog.jpg

目标检测测试路径

onnx_test_input_name_file

/apollo/modules/perception/inference/onnx/testdata/coco.names

目标检测测试文件

onnx_prediction_image_path

/apollo/modules/perception/inference/onnx/testdata/prediction.jpg

目标检测预测图像路径

num_classes

80

目标类型数量

torch_detector_model

/apollo/modules/perception/camera/lib/obstacle/detector/yolov4/model/yolov4.pt

torch检测模型路径

lidar_sensor_name

velodyne128

lidar传感器名称

use_trt

false

是否使用tensorrt

trt_precision

1

tensorrt的精度，0: 32float，1: kInt8

trt_use_static

true

是否从磁盘路径加载tensorrt图优化

use_calibration

true

是否使用校正表

use_dynamicshape

true

是否使用动态形状

collect_shape_info

true

是否采集动态形状信息

dynamic_shape_file

/apollo/modules/perception/lidar_detection/data/center_point_paddle/pillar_20_0625/collect_shape_info_3lidar_20.pbtxt

动态文件路径

object_template_file

object_template.pb.txt

对象模版配置文件

hdmap_sample_step

5

高精度地图采样率

scene_manager_file

scene_manager.conf

场景管理器配置文件

roi_service_file

roi_service.conf

ROI服务配置文件

ground_service_file

ground_service.conf

地面检测服务配置文件


modules/perception/common/onboard/common_flags/common_flags.h

参数名

默认值

含义

obs_enable_hdmap_input

true

为 roi 过滤器启用 hdmap 输入

obs_enable_visualization

false

是否发送可视化消息

obs_screen_output_dir

./

输出目录，用于保存可视化屏幕截图

obs_benchmark_mode

false

是否开启 benchmark 模式，默认 false

obs_save_fusion_supplement

false

是否保存融合补充数据，默认false

start_visualizer

false


2.2.3 点云预处理配置（pointcloud_preprocess）

pointcloud_preprocessor配置：

modules/perception/pointcloud_preprocess/data/pointcloud_preprocessor.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

bool

filter_naninf_points

true

是否过滤nan点

bool

filter_nearby_box_points

true

是否过滤自车周围的点（大小由以下4个值确定）

float

box_forward_x

1.0（米）

自车imu到右边界距离

float

box_backward_x

-1.0（米）

自车imu到左边界距离

float

box_forward_y

2.0（米）

自车imu到前边界距离

float

box_backward_y

-1.5（米）

自车imu到后边界距离

bool

filter_high_z_points

true

是否过滤超过高度阈值的点

float

z_threshold

2.0（米）

高度过滤阈值


2.2.4 高精度地图过滤（pointcloud_map_based_roi）

hdmap_roi_filter配置：

modules/perception/pointcloud_map_based_roi/data/hdmap_roi_filter.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

float

range

120.0

基于LiDAR传感器点的2D网格ROI LUT的图层范围

float

cell_size

0.25

用于量化2D网格的单元格的大小。

float

extend_dist

0

外扩ROI边界的距离。

bool

no_edge_table

false

是否有edge table

bool

set_roi_service

true

是否启用ROI Service


map_manager配置：

modules/perception/pointcloud_map_based_roi/data/map_manager.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

bool

update_pose

false

是否更新lidar到世界坐标系的位姿

float

roi_search_distance

120.0（米）

ROI搜索的距离范围


2.2.5 地面检测（pointcloud_ground_detection）

spatio_temporal_ground_detector配置文件：

modules/perception/pointcloud_ground_detection/data/spatio_temporal_ground_detector.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

uint32

grid_size

16

网格size

float

ground_thres

0.25

地面高度阈值，低于则认为是地面

float

roi_rad_x

120.0

x方向roi radius

float

roi_rad_y

120.0

y方向roi radius

float

roi_rad_z

100.0

z反向roi radius

uint32

nr_smooth_iter

5

smooth迭代次数

bool

use_roi

true

是否用roi内的点云

bool

use_ground_service

true

是否用ground service


2.2.6 3D目标检测（lidar_detection）

此模块配置文件路径：

  • modules/perception/lidar_detection/conf
  • modules/perception/lidar_detection/data

ModelInfo配置，文件路径：modules/perception/common/proto/model_info.proto

参数类型

参数名

默认值

含义

string

name

/

模型名称，同models/下文件夹名

string

framework

/

模型推理框架

string

ModelFile.proto_file

/

模型网络结构

string

ModelFile.weight_file

/

模型权重文件

string

ModelFile.anchors_file

/

anchor size

string

ModelBlob.inputs

/

模型输入数据名称及维度

int32

ModelBlob.outputs

/

模型输出数据名称及维度


PointCloudPreProcess：

参数类型

参数名

默认值

含义

int32

gpu_id

0

GPU的id

double

normalizing_factor

255

强度归一化的缩放因子

int32

num_point_feature

4

每个点的特征数量

bool

enable_ground_removal

false

是否过滤掉地面点

double

ground_removal_height

-1.5

过滤掉z值小于阈值的点

bool

enable_downsample_beams

false

是否根据beam id对点云进行过滤

int32

downsample_beams_factor

4

保留beam id为downsample_beams_factor的倍数的点云

bool

enable_downsample_pointcloud

false

是否根据voxel过滤点云

double

downsample_voxel_size_x

0.01

过滤时voxel的x方向长度

double

downsample_voxel_size_y

0.01

过滤时voxel的y方向长度

double

downsample_voxel_size_z

0.01

过滤时voxel的z方向长度

bool

enable_fuse_frames

false

是否融合多帧点云

int32

num_fuse_frames

5

融合点云的帧数

double

fuse_time_interval

0.5

融合点云的时间间隔

bool

enable_shuffle_points

false

是否打乱点云索引

int32

max_num_points

2147483647

允许的最大点云数量

bool

reproduce_result_mode

false

是否开启复现结果模式

bool

enable_roi_outside_removal

false

是否在输入模型之前将roi外的点云进行过滤


PointCloudPostProcess

参数类型

参数名

默认值

含义

float

score_threshold

0.5

置信度阈值

float

nms_overlap_threshold

0.5

NMS的iou阈值

int32

num_output_box_feature

7

输出障碍物的属性个数

float

bottom_enlarge_height

0.25

获取目标真实点云时向上扩充的范围

float

top_enlarge_height

0.25

获取目标真实点云时向下扩充的范围

float

width_enlarge_value

0

获取目标真实点云时宽度扩充的范围

float

length_enlarge_value

0

获取目标真实点云时长度扩充的范围


cnnseg配置

modules/perception/lidar_detection/detector/cnn_segmentation/proto/model_param.proto

参数类型

参数名

默认值

含义

ModelInfo

info

/

模型基本配置

FeatureParam

float

point_cloud_range

90

点云范围

uint32

width

864

BEV宽度

uint32

height

864

BEV高度

float

min_height

-5.0

点云z值最小值

float

max_height

5.0

点云z值最大值

bool

use_intensity_feature

true

是否使用强度特征

bool

use_constant_feature

false

是否使用常数特征

bool

do_classification

true

是否预测分类信息

bool

do_heading

true

是否预测朝向角信息

PointCloudPreProcess

preprocess

/

预处理信息

SppEngineConfig

float

height_gap

0.5

高度差距

bool

remove_ground_points

true

是否过滤掉障碍物中的地面点

float

objectness_thresh

0.5

objectness的阈值

float

confidence_thresh

0.1

confidence的阈值

float

height_thresh

0.5

高度阈值

uint32

min_pts_num

3

目标最少点数

float

confidence_range

85

置信度范围

bool

fill_recall_with_segmentor

true

是否使用背景分割


centerpoint配置：

modules/perception/lidar_detection/data/center_point_param.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

ModelInfo

info

/

模型通用配置

PointCloudPreProcess

preprocess

/

预处理

PointCloudPostProcess

postprocess

/

后处理

int32

point2box_max_num

5

每个点最多可以属于多少个box

float

quantize

0.2


2.2.7 检测结果过滤（lidar_detection_filter）

background_filter配置：

modules/perception/lidar_detection_filter/data/background_filter.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

float

outside_roi_filter_distance

1.0

在车道线之外的距离阈值


roi_boundary_filter配置：

modules/perception/lidar_detection_filter/data/roi_boundary_filter.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

float

distance_to_boundary_threshold

2.5

障碍物在车道线外时，距离车道线边界的阈值，

大于该阈值则被删除

float

confidence_threshold

0.0

目标置信度阈值

float

cross_roi_threshold

0.6

目标是否在roi交界处的阈值

float

inside_threshold

-1.0

障碍物在车道线内时，距离车道线边界的阈值，


2.2.8 目标追踪（lidar_tracking）

fused_classifer

fused_classifier配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/fused_classifier/fused_classifier.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

float

temporal_window

20.0

时间窗口

bool

enable_temporal_fusion

true

是否开启时间融合

string

one_shot_fusion_method

CCRFOneShotTypeFusion

one shot fusion方法

string

sequence_fusion_method

CCRFSequenceTypeFusion

sequence fusion方法

bool

use_tracked_objects

true

是否使用跟踪的目标


ccrf_type_fusion配置文件：

参数类型

参数名

默认值

含义

string

classifiers_property_file_path

null

分类属性文件路径

string

transition_property_file_path

null

转移属性文件路径

float

transition_matrix_alpha

1.8

转移矩阵alpha参数


tracker

mlf_engine配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_engine.pb.txt

参数类型

参数名

默认值

含义

string

main_sensor

/

主传感器

bool

use_histogram_for_match

true

是否用histogram用来做匹配

uint32

histogram_bin_size

10

histogram的大小

bool

output_predict_objects

false

是否输出预测目标

double

reserved_invisible_time

0.2

保留不可见时间

bool

use_frame_timestamp

false

是否用frame时间戳


mlf_track_object_matcher配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_track_object_matcher.conf

参数类型

参数名

默认值

含义

string

foreground_mathcer_method

MultiHmBipartiteGraphMatcher

前景目标匹配方法

string

background_matcher_method

GnnBipartiteGraphMatcher

背景目标匹配方法

float

bound_value

100.0

边界值

float

max_match_distance

4.0

最大匹配距离


mlf_track_object_distance配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_track_object_distance.conf

参数类型

参数名

默认值

含义

string

sensor_name_pair

null

传感器名称pair

float

location_dist_weight

0

位置距离权重

float

direction_dist_weight

0

方向距离权重

float

bbox_size_dist_weight

0

bbox大小距离权重

float

point_num_dist_weight

0

目标点云数量距离权重

float

histogram_dist_weight

0

统计直方图距离权重

float

centroid_shift_dist_weight

0

中心点偏移距离权重

float

bbox_iou_dist_weight

0

bbox iou距离权重

float

semantic_map_dist_weight

0

语义图距离权重


mlf_tracker配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_tracker.conf

参数类型

参数名

默认值

含义

string

filter_name

/

filter名称


mlf_motion_filter配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_motion_filter.conf

参数类型

参数名

默认值

含义

bool

use_adaptive

true

是否用自适应方法

bool

use_breakdown

true

是否使用breakdown

bool

use_convergence_boostup

true

是否用收敛启动

double

init_velocity_variance

5.0

速度方差初始参数

double

init_acceleration_variance

10.0

加速度方差初始参数

double

measured_velocity_variance

0.4

速度方差测量参数

double

predict_variance_per_sqrsec

1.0

预测方差参数

uint32

boostup_history_size_minimum

3

历史最小值初始化参数

uint32

boostup_history_size_maximum

6

历史最大值初始化参数

double

converged_confidence_minimum

0.5

最小收敛置信度参数

double

noise_maximum

0.1

最大噪声参数

double

trust_orientation_range

40

方向范围信任参数


mlf_motion_refiner配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_motion_refiner.conf

参数类型

参数名

默认值

含义

double

claping_acceleration_threshold

10.0

加速度截断阈值

double

claping_speed_threshold

1.0

速度截断阈值


mlf_shape_filter配置文件：

modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_shape_filter.conf

参数类型

参数名

默认值

含义

double

bottom_points_ignore_threshold

0.1

底部点云忽略阈值

double

top_points_ignore_threshold

1.6

头部点云忽略阈值


2.2.9 消息转发（msg_adapter）

modules/perception/msg_adapter/common/msg_adapter_gflags.h

参数名

默认值

含义

cameraframe_to_obstacles_in

/fake_topic

cameraframe输入

cameraframe_to_obstacles_out

/apollo/perception/obstacles

cameraframe转obstacles输出

sensorframe_message_to_obstacles_in

/fake_topic

sensorframe_message输入

sensorframe_message_to_obstacles_out

/apollo/perception/obstacles

sensorframe_message转obstacles输出

lidarframe_to_obstacles_in

/fake_topic

lidarframe输入

lidarframe_to_obstacles_out

/apollo/perception/obstacles


2.3 激光雷达感知参数开发模式

2.3.1 进入Docker环境

# 进入容器
aem enter
# 下载安装依赖包： 会拉取安装core目录下的cyberfile.xml里面所有的依赖包
buildtool build --gpu

2.3.2 启动Dreamview

aem bootstrap start --plus

plus参数指的是启动dreamview 2.0，如需启动老版本dreamview，去掉--plus参数即可

2.3.3 查看感知模型

通过amodel命令查看当前系统中已经安装的感知模型。

amodel list

2.3.4 修改参数

2.3.4.1 修改模型输出置信度

通过调整模型输出置信度，学习如何调整模型的检测结果输出。模型的置信度越高，检测的结果越准确，但召回率会变低，模型的置信度变低，召回率变高，准确率变低，因此要平衡准确率和召回率，来达到一个比较好的效果。

首先检查/apollo/modules/perception/lidar_detection/conf/lidar_detection_config.pb.txt中的配置是否为CenterPointDetection

plugin_param {
  name: "CenterPointDetection"
  config_path: "perception/lidar_detection/data"
  config_file: "center_point_param.pb.txt"
}

然后再/apollo/modules/perception/lidar_detection/data/center_point_param.pb.txt修改score_threshold

postprocess {
  score_threshold: 0.25      // 检测结果置信度
  num_output_box_feature: 7
  bottom_enlarge_height: 0.1  // 0.25 -> 0.1
  top_enlarge_height: 0.25
  width_enlarge_value: 0
  length_enlarge_value: 0
}
2.3.4.2 修改ROI范围

修改ROI参数可以通过规则过滤不需要关注的障碍物，避免对自动驾驶汽车的干扰。

找到/apollo/modules/perception/lidar_detection_filter/data/roi_boundary_filter.pb.txt文件，修改参数

distance_to_boundary_threshold: 0.0
confidence_threshold: 0.0
cross_roi_threshold: 0.6
inside_threshold: -1.0

2.3.5 启动lidar感知程序

选择相应车型配置

启动transform模块

启动lidar感知模块

下载并播放感知包，在dreamview左下角点击resource manger，下载sensorrgb数据包，下载完成后选择sensorrgb数据包点击播放。

dreamview查看lidar检测结果

原创声明，本文由作者授权发布于Apollo开发者社区，未经许可，不得转载。
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宇新
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内容导入：
2.1 激光雷达感知整体框架
2.1.1 点云预处理（pointcloud_preprocess）
2.1.2 高精度地图过滤（pointcloud_map_based_roi）
2.1.3 地面检测（pointcloud_ground_detection）
2.1.4 3D目标检测（lidar_detection）
2.1.5 检测结果过滤（lidar_detection_filter）
2.1.6 目标追踪（lidar_tracking）
2.1.7 消息转发（msg_adapter）
2.2 激光雷达感知参数介绍
2.2.1 参数目录结构
2.2.2 全局配置
2.2.3 点云预处理配置（pointcloud_preprocess）
2.2.4 高精度地图过滤（pointcloud_map_based_roi）
2.2.5 地面检测（pointcloud_ground_detection）
2.2.6 3D目标检测（lidar_detection）
2.2.7 检测结果过滤（lidar_detection_filter）
2.2.8 目标追踪（lidar_tracking）
2.2.9 消息转发（msg_adapter）
2.3 激光雷达感知参数开发模式
2.3.1 进入Docker环境
2.3.2 启动Dreamview
2.3.3 查看感知模型
2.3.4 修改参数
2.3.5 启动lidar感知程序