前面讲过激光雷达和摄像头的融合方法，这里列一些纯激光雷达的目标检测工作。
注：因为文章方法太多，分成上下两部分。
"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：
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：
- 首先，激光数据被投射到鸟瞰图的新单元编码中。
- 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。
- 最后，后处理阶段计算面向3D的检测。
上图可以看到预处理的ground estimation模块，检测模块中的RPN。
下图是一些结果：
"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。
如图是点云信息编码：
这个是LMNet的结构图：
下表是扩散卷积的参数：
"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。
整个框架以每秒20帧的速度运行。
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 "
CVPR2017发表。
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"
这是基于原始点云的3D对象检测框架，IPOD。
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。
下图是PIXOR架构图：
"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）。
如下是DepthCN的算法流程图：
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。
如下是RPN的架构图：
这是一些在KITTI数据的检测结果图：
"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。
这种公式可实现实时性能，对自动驾驶至关重要。
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。
锚点必须能够覆盖数据中可能出现的任何方框。
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）。
如下图，左边是帧堆叠，右边是卷积LSTM。
"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。
下图是时域信息建模：一个是前融合，另一个是后融合。
下图是运动预测示意图：
"PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud "
PointRCNN是一种深度NN方法，从原始点云进行3D对象检测。
整个框架由两步组成：
第一步为自下而上的3D提议生成;
第二步用在规范化坐标中细化提议以获得检测结果。
第1步的子网络，不是从RGB图像生成提议或将点云投射到鸟瞰图或体素，而是通过分割点云直接从点云中生成少量高质量的3D提议，整个场景分为前景和背景。
第2步的子网络，将每个提议的合并点转换为规范坐标，学习局部空间特征，其与在第1步中学习的每个点的全局语义特征相结合，用于精确的边框细化和置信度预测。
如下图：该方法不是从鸟瞰图和前视图的融合特征图或RGB图像生成提议，而是自下而上的方式直接从原始点云生成3D提议。
如图是PointRCNN架构。 整个网络由两部分组成：（a）自下而上的方式从原始点云生成3D提议。 （b）规范坐标下细化3D提议。
"PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds"
该方法将点云编码为适合检测流程的格式。采用两种类型的编码器：固定编码器往往速度快但牺牲精度，而从数据中学习的编码器更准确，但速度更慢。
PointPillars是一种编码器，它利用PointNets来学习在垂直列，也叫柱子（pillars），组织的点云的表示。虽然编码特征可以与任何标准2D卷积检测架构一起使用，但运行一种精益下游网络（lean downstream networ）。
尽管只使用了激光雷达，但是完整的检测管道明显优于SoA，即使在融合方法中也是如此，对3D和鸟瞰KITTI基准测试中胜出。
它在62Hz下运行时实现了这种检测性能，更快的版本与105 Hz速度的现有技术相匹配。
如图是网络概述。 网络的组件包括支柱特征网络（Pillar Feature Network,），骨干网络（2D CNN）和SSD（Single Shot Detection）检测头。 原始点云被转换为堆叠的柱张量（pillar tensor）和柱索引张量（pillar index tensor）。 编码器使用堆叠柱来学习一组可以发散回CNN的2D伪图像特征。 检测头使用骨干网络的特征来预测物体的3D边框。
"Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"
Complex-YOLO，是一个仅用点云数据的实时3D物体检测网络。它通过特定的复杂回归策略扩展YOLOv2网络（这是以前一种用于RGB图像的快速2D标准物体检测器），估计笛卡尔空间中的多类3D边框。
提出一个特定的欧拉区域 - 提议网络（Euler-Region- Proposal Network，E-RPN），通过对回归网络添加虚部和实部，来估计对象的姿态。
该网络最终位于封闭的复数空间中，避免了单角度估计所产生的奇点。 E-RPN支持在训练期间的泛化。
Complex-YOLO是一种非常有效的模型，它直接在基于激光雷达的鸟瞰视角RGB-图上运行，以估计和定位精确的3D多类边框。 下图显示了基于Velodyne HDL64点云（例如预测目标）的鸟瞰图。
如图是Complex-YOLO流水线。 这是一个用于在点云上快速准确地进行3D边框估计的流水线。 RGB-图被馈送到CNN。
E-RPN网格在最后一个特征图上同时运行，并预测每个网格单元五个框。 每个框预测由回归参数t和目标度得分p组成，具有一般概率值p0和n个类别得分p1 ... pn。
关于基于激光雷达点云用深度学习的3D目标检测工作，剩下的在下部分介绍了。
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：黄浴
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