一種用于智能車輛的障礙物識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種車輛環(huán)境感知技術(shù),尤其是涉及一種用于智能車輛的障礙物識(shí)別 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 智能車輛是集環(huán)境感知、路徑規(guī)劃決策、控制等功能于一體的綜合智能系統(tǒng),能夠 極大提高交通安全、提高現(xiàn)有道路的車輛通行效率、減少污染。其中環(huán)境感知系統(tǒng)是智能車 輛體系結(jié)構(gòu)中的基礎(chǔ)和核心,為規(guī)劃決策和控制執(zhí)行提供必要的基礎(chǔ)信息。環(huán)境感知系統(tǒng) 的主要功能是通過(guò)傳感器獲取車輛以及環(huán)境信息,具體為車輛的位姿及狀態(tài)信息獲取、結(jié) 構(gòu)化道路中車道線及車道邊沿的識(shí)別與跟蹤、交通標(biāo)志及交通信號(hào)的識(shí)別與跟蹤、車輛周 圍障礙物的識(shí)別與跟蹤等。
[0003] 通常用于環(huán)境感知的傳感器包括攝像機(jī)、激光、毫米波雷達(dá)、GPS、慣導(dǎo)等。其中攝 像機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)無(wú)法提供障礙物準(zhǔn)確的距離信息或即便提供了距離信息,但其計(jì)算量巨大, 難以滿足智能車輛的實(shí)時(shí)性要求,而激光雷達(dá)測(cè)距精度高、掃描頻率高、數(shù)據(jù)量豐富,并且 具有不受天氣、光照等因素影響,不依靠紋路和顏色來(lái)辨別,對(duì)于陰影噪聲不敏感等優(yōu)良特 性,近年來(lái)在智能車輛的環(huán)境感知中受到極大關(guān)注。
[0004] 激光雷達(dá)包括:?jiǎn)尉€、四線、32線或64線三維激光雷達(dá)。由于單線激光雷達(dá)只能 得到物體的一個(gè)橫截面,不能得到較完整的立體信息。多線三維激光雷達(dá)提供了更大的探 測(cè)范圍和分辨率,可以提供障礙物的高度等輪廓信息,極大的提高了環(huán)境感知能力。本專利 對(duì)基于三維激光雷達(dá)的障礙物識(shí)別進(jìn)行分析,新方法不只適用于某一款傳感器,但為了具 體描述三維激光雷達(dá)這類傳感器的工作方式及數(shù)據(jù)格式,我們以智能車輛上常用的32線 激光雷達(dá)傳感器Velodyne HDL 32E為例,對(duì)新方法進(jìn)行分析。
[0005] 已有的障礙物識(shí)別方法大都是基于掃描點(diǎn)的笛卡爾坐標(biāo),而32線或64線激光雷 達(dá)掃描是旋轉(zhuǎn)式的,掃描方式和數(shù)據(jù)格式與球坐標(biāo)系更契合和統(tǒng)一,本方法采用掃描點(diǎn)的 球坐標(biāo)。
[0006] 已有的方法大都是將原始數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為柵格,然后再基于柵格對(duì)障礙物進(jìn)行識(shí) 另IJ,普遍存在欠分割問(wèn)題,而在球坐標(biāo)系下三維點(diǎn)云原始數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確的表示障礙物信 息,本方法直接對(duì)點(diǎn)云的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,不需進(jìn)行柵格劃分,可以避免欠分割問(wèn)題并且 提尚運(yùn)算效率。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0007] 本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種用于智能車輛 的障礙物識(shí)別方法,該方法基于三維激光雷達(dá)和球坐標(biāo)系實(shí)現(xiàn)。
[0008] 本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn):
[0009] 一種用于智能車輛的障礙物識(shí)別方法,包括步驟:
[0010] 1)獲取車輛周圍環(huán)境的三維激光雷達(dá)原始掃描點(diǎn)云在球坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)點(diǎn),并在 所有數(shù)據(jù)點(diǎn)中篩選出障礙點(diǎn);
[0011] 2)根據(jù)各障礙點(diǎn)的水平方位角及其關(guān)于三維激光雷達(dá)傳感器的徑向距離對(duì)障礙 點(diǎn)進(jìn)行分組;
[0012] 3)將每一組障礙點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)障礙物,并根據(jù)組內(nèi)各障礙點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系得到各 障礙物的類別。
[0013] 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于智能車輛的障礙物識(shí)別方法,其特征在于,所 述三維激光雷達(dá)設(shè)于車輛的車頂。
[0014] 3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于智能車輛的障礙物識(shí)別方法,其特征在于,所 述球坐標(biāo)系的原點(diǎn)為三維激光雷達(dá)的傳感器。
[0015] 所述步驟2)具體包括步驟:
[0016] 21)將所有障礙點(diǎn)按照方位角區(qū)域劃分;
[0017] 22)將每一個(gè)區(qū)域內(nèi)的障礙點(diǎn)按照徑向距離分組。
[0018] 所述步驟21)具體為:比較相鄰障礙點(diǎn)方位角的差值與方位角差值閾值的大小, 若差值小于閾值,則將兩個(gè)方位角歸入同一區(qū)域,反之則歸入不同區(qū)域;
[0019] 所述步驟22)中對(duì)一個(gè)區(qū)域內(nèi)的障礙點(diǎn)的分組過(guò)程包括步驟:
[0020] 221)將區(qū)域內(nèi)的所有障礙點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)排序;
[0021] 222)將第一個(gè)障礙點(diǎn)歸入第一組障礙點(diǎn),并將其徑向距離作為第一組障礙點(diǎn)的徑 向距離加權(quán)值;
[0022] 223)判斷是否存在一組障礙點(diǎn)的徑向距離加權(quán)值與下一個(gè)障礙點(diǎn)的徑向距離 巧之間的差值小于距離差值閾值,若為是,則執(zhí)行步驟224),若為否,則執(zhí)行步驟225);
[0023] 224)將該障礙點(diǎn)歸入徑向距離加權(quán)值與其差值最小的一組障礙點(diǎn),并根據(jù)該障礙 點(diǎn)的徑向距離更新該組障礙點(diǎn)的徑向距離加權(quán)值,執(zhí)行步驟226);
[0024] 225)將該障礙點(diǎn)歸入新的一組障礙點(diǎn),并將其徑向距離作為該組障礙點(diǎn)的徑向距 離加權(quán)值,并執(zhí)行步驟226);
[0025] 226)判斷是否還有障礙點(diǎn)未分組,若為是,則執(zhí)行步驟223),若為否,則分組結(jié) 束。
[0026] 所述步驟224)中徑向距離加權(quán)值更新式為:
[0027] C/ = (1-a )Cj+a ri
[0028] 其中:(^_為更新前的徑向距離加權(quán)值,C/為更新后的徑向距離加權(quán)值,a為更新 系數(shù)。
[0029] 所述步驟3)具體包括步驟:
[0030]31)將每一組障礙點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)障礙物,并將組內(nèi)各障礙點(diǎn)定義為各障礙物的掃描 占.
[0031] 32)根據(jù)組內(nèi)各障礙點(diǎn)的方位角及其徑向距離得到各障礙物的水平尺寸,具體 為:
[0032] 1 ^ a d/57. 7
[0033] 其中;1為障礙物的水平尺寸,a為各障礙點(diǎn)方位角差值的最大值,d為各障礙點(diǎn) 徑向距離的最小值;
[0034]33)將水平尺寸小于0. 6米的障礙物識(shí)別為行人,將水平尺寸介于1. 5米至6米的 障礙物識(shí)別為車輛。
[0035] 與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):
[0036] 1)本發(fā)明利用三維激光雷達(dá)測(cè)量原理與點(diǎn)云數(shù)據(jù)球坐標(biāo)表示方法的內(nèi)在統(tǒng)一性, 基于球坐標(biāo)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,而不是對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的笛卡爾坐標(biāo)進(jìn)行分析,更高效,同時(shí) 由于直接對(duì)點(diǎn)云的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,不需要對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行柵格劃分,從而提高了處理效率。
[0037] 2)本發(fā)明根據(jù)方位角及徑向距離對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行分割,避免了傳統(tǒng)借助于柵格劃分的 方法的欠分割問(wèn)題。
[0038] 3)本發(fā)明直接根據(jù)障礙物所占的方位角范圍對(duì)尺寸不同的障礙物進(jìn)行識(shí)別,運(yùn)算 成本低,并且可提高障礙物識(shí)別效率。
【附圖說(shuō)明】
[0039] 圖1為本發(fā)明的主要步驟流程示意圖;
[0040] 圖2為激光雷達(dá)的一幀掃描束在球坐標(biāo)系和笛卡爾坐標(biāo)系的表不;
[0041] 圖3為障礙物的水平方位角數(shù)據(jù)可視化圖;
[0042] 圖4為障礙物與掃描線垂直面的幾何特征圖;
[0043] 圖5為障礙物與掃描線垂直面的簡(jiǎn)化近似幾何特征圖。
【具體實(shí)施方式】
[0044] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。本實(shí)施例以本發(fā)明技術(shù)方案 為前提進(jìn)行實(shí)施,給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過(guò)程,但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于 下述的實(shí)施例。
[0045] 一種用于智能車輛的障礙物識(shí)別方法,該方法為了滿足智能駕駛障礙物識(shí)別的實(shí) 時(shí)性,基于三維激光雷達(dá)點(diǎn)云的球坐標(biāo),首先對(duì)智能車輛行駛環(huán)境中的障礙物進(jìn)行分割,使 障礙物之間彼此分開(kāi);然后對(duì)障礙物進(jìn)行目標(biāo)分類,判斷障礙物屬于行人、車輛的哪一類。
[0046] 如圖1所示,本障礙物識(shí)別方法包括步驟:
[0047] 1)獲取車輛周圍環(huán)境的三維激光雷達(dá)掃描得到原始掃描點(diǎn)云在球坐標(biāo)系下的數(shù) 據(jù)點(diǎn),并在所有數(shù)據(jù)點(diǎn)中篩選出障礙點(diǎn),激光雷達(dá)在智能車輛上的安裝位置決定了傳感器 障礙檢測(cè)的感知范圍和能力,為了盡可能的減少遮擋、增大激光雷達(dá)的探測(cè)范圍,我們將其 安裝在自主車的車頂上方,球坐標(biāo)系的原點(diǎn)為三維激光雷達(dá)的傳感器;
[0048] 獲取激光雷達(dá)傳感器原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)。以HDL-32E為例,如圖2,傳感器在垂直視 場(chǎng)角為+10.67°到-30.67°的范圍內(nèi)發(fā)送32條激光,相應(yīng)角分辨率為1.33° ;同時(shí)傳 感器的旋轉(zhuǎn)頭在水平360°視場(chǎng)角內(nèi)持續(xù)旋轉(zhuǎn),其分辨率為0.18°。在實(shí)際測(cè)量中,從0° 到360°的測(cè)量為一幀,這樣理論上一幀就有條掃描束,但是只有反射回來(lái)的點(diǎn)才可能被 傳感器接收并保存為數(shù)據(jù)點(diǎn),接收到的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)包含8個(gè)參數(shù)值{Points :0, Points : 1,Points :2,intensity,laser_id,azimuth,distance_m,timestamp} 〇 其中前三個(gè)參數(shù) Points :0, 1,2依次表示笛卡爾直角坐標(biāo)點(diǎn),laser_id為32條激光的標(biāo)識(shí)號(hào),每條激光對(duì)應(yīng) 其各自的俯仰角,由該參數(shù)直接得到點(diǎn)的俯仰角,azimuth表示點(diǎn)的水平方位角,distance_ m表示點(diǎn)到傳感器的距離,即點(diǎn)的球坐標(biāo)徑向距離,可由原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)直接得到掃描點(diǎn)在球 坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
[0049] 從數(shù)據(jù)點(diǎn)中篩選出障礙點(diǎn),具體的,理想平坦地面上的數(shù)據(jù)點(diǎn)形成同一水平面上 的同心圓,每個(gè)圓與一條激光相對(duì)應(yīng),同一圓上的點(diǎn)的徑向距離是相等的。若存在障礙物, 激光線就會(huì)在途中被反射,其徑向距離發(fā)生變化。因此徑向距離的變化反映了地面的起伏 或障礙物的存在,根據(jù)同一俯仰角下各數(shù)據(jù)點(diǎn)關(guān)于傳感器的徑向距離確定車輛通過(guò)路線, 即將同一俯仰角下與相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間徑向距離的差值大于自適應(yīng)閾值1?_的數(shù)據(jù)點(diǎn)設(shè)定為 障礙點(diǎn),其中,自適應(yīng)閾值R max具體為:
[0050] Rmax=入min (r〇Th) + e
[0051] 其中:入為距離比例系數(shù),e為誤差補(bǔ)償量,巧為數(shù)據(jù)點(diǎn)i關(guān)于傳感器的徑向距 離,巧^為數(shù)據(jù)點(diǎn)i相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)關(guān)于傳感器的徑向距離。
[0052] 自適應(yīng)閾值由兩部分構(gòu)成,第一部分與掃描點(diǎn)徑向距離有關(guān),第二部分與激光束 俯仰角有關(guān),距離比例系數(shù)和誤差補(bǔ)償量通過(guò)預(yù)先離線實(shí)驗(yàn)得到。
[0053] 2)根據(jù)各障礙點(diǎn)的水平方