CN108037515A - 一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统及方法，所述系统包括多线激光雷达、超声波雷达以及用于雷达信息融合的嵌入式决策控制器，所述决策控制器分别接收多线激光雷达和超声波雷达的检测信息，对激光雷达和超声波雷达安装位置进行标定，消除检测盲区；获得激光雷达的点云信息和超声波雷达的障碍物坐标信息；对检测信号进行预处理，通过多次检测提取物体特征，判断对应区域检测结果的可靠性；对雷达进行坐标矩阵转换；检测结果栅格化；多雷达信息融合和栅格区域权重计算，生成信息融合结果。本发明结合雷达的各自特点生成障碍物网格信息，通过对两种雷达数据信息进行融合，可以消除车辆前方的探测盲区，提高自动驾驶车辆的安全性。

Description

一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统及方法
技术领域
本发明涉及智能汽车环境感知信息融合领域技术，具体涉及一种激光雷达与超声波雷达感知信息融合方法。
背景技术
对于自动驾驶汽车或ADAS系统，传感器和环境感知技术的重要性日渐增强，只有多传感器融合才能提供鲁棒性更强的自动驾驶系统。因此信息融合技术是一个重要的发展趋势，它的优势显而易见：各传感器数据的融合能够增加信息量，可以获得更详细、更可靠、精度更高的环境信息，所以能实现更好的驾驶安全性、舒适性和经济性。
不同类型的传感器具有不同的优点和弱点，激光雷达与超声波雷达的数据融合能消除检测盲区，提高检测精度和可靠性。激光雷达优势在于探测范围广，感知的数据精度更高，在纵向可探测距离远，用于雷达系统的激光波长一般只有微米的量级，因而它能够探测非常微小的目标。由于激光测距原理，对于近距离范围内存在探测盲区；超声波雷达在测量较远距离的目标时，其回波信号会比较弱，影响测量精度，但是在短距离测量中，超声波测距传感器具有非常大的优势。
发明内容
本发明目的是：针对现有技术的不足，本发明提供一种对激光雷达和超声波雷达的感知信息进行融合的系统，结合雷达的各自特点生成障碍物网格信息。
本发明的技术方案是：
一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统，包括多线激光雷达、超声波雷达以及用于雷达信息融合的嵌入式决策控制器，所述决策控制器分别接收多线激光雷达和超声波雷达的检测信息，并对数据进行信号融合处理，经过栅格处理作为决策判断依据。
优选的，所述多线激光雷达安装在车辆中央前端，用于检测车辆前方的障碍物信息。
优选的，所述超声波雷达安装车辆前保险杆位置，用于检测车辆前方和侧前方的障碍物信息。
优选的，所述多线激光雷达安装平面为向前倾斜10-15度。
优选的，所述超声波雷达为4个或6个，沿保险杆左右对称分布。
一种用于激光雷达与超声波雷达信息融合的方法，融合算法包括感知信息获取、数据预处理、数据坐标矩阵转换、栅格化处理以及栅格数据融合，具体包括以下步骤：
步骤一，根据激光雷达和超声波雷达的安装位置要求标定相关雷达传感器，使雷达的检测范围覆盖目标区域，消除盲区；
步骤二，激光雷达获得车辆前方的障碍物激光雷达点云信息，超声波雷达获得车辆前方和侧前方的障碍物坐标信息；
步骤三，对激光雷达和超声波雷达信号进行预处理，通过多次检测提取物体特征，判断对应区域检测结果的可靠性；
步骤四，激光雷达点云坐标转换，通过车辆与平面的位置关系标定激光雷达坐标系与车辆坐标的矩阵关系；
步骤五，超声波模块输出障碍物MAP图，根据超声波安装位置与车辆坐标系的关系进行矩阵转换；
步骤六，设定车辆行驶有效区域，对行驶有效区域内的目标识别结果进行栅格化，设定栅格属性；
步骤七，将激光雷达和超声波雷达的点云信息叠加到车辆坐标系中，对于检测重叠区域设置参数权重，将识别结果输入到决策算法中。
本发明的优点是：
本发明对激光雷达和超声波雷达的感知信息进行融合，结合雷达的各自特点生成障碍物网格信息，通过对两种雷达数据信息进行融合，可以消除车辆前方的探测盲区，提高自动驾驶车辆的安全性。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1为激光雷达和超声波雷达信息融合系统的原理框架示意图；
图2为激光雷达和超声波雷达安装位置示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。本实施例中，激光雷达采用Velodyne 16线激光雷达，超声波采用探测距离为5米型雷达，可输出障碍物坐标位置，决策控制器采用英伟达TK系列，以满足车辆自动驾驶需求，激光雷达和超声波融合感知信息作为自动驾驶系统的一部分。
如图2所示，为本发明的雷达和控制器在车辆中的安装位置示意图，该系统由16线激光雷达、6个5米型超声波雷达和决策控制器构成。
如图1所示为激光雷达和超声波雷达信息融合方法总体流程图，融合算法包括感知信息获取、数据预处理、数据坐标矩阵转换、栅格化处理以及栅格数据融合，该方法包括以下步骤：
步骤一，根据激光雷达和超声波雷达的安装位置要求标定相关雷达传感器，使雷达的检测范围覆盖前方，消除盲区，各个雷达检测范围如图2所示。16线激光雷达安装在车辆顶部中央前端，水平向前倾斜15度，探测区域为正前方。车辆前方左右两侧各有3个对称分布超声波雷达。
步骤二，激光雷达获得车辆前方的障碍物激光雷达点云信息，超声波雷达获得车辆前方和侧前方的障碍物坐标信息。激光雷达可获取前方3～80m范围内的目标与障碍物点云信息数据，对进入探测区域内的目标位置和距离进行实时更新。超声波雷达可获取近距离5m范围内的目标与障碍物信息数据。
步骤三，对激光雷达和超声波雷达信号进行预处理，通过多次检测提取物体特征，并通过雷达点云局部统计量，判断对应区域检测结果的可靠性。
步骤四，激光雷达点云坐标转换，通过车辆与平面的位置关系标定激光雷达坐标系与车辆坐标的矩阵关系。激光雷达在安装中，雷达的坐标与车辆坐标在三维空间中存在角度偏差，需要通过旋转使车辆坐标系和激光雷达坐标轴在相同的方向上，修正值X、Y、Z三轴的修正矩阵分别为：
X轴修正矩阵：
Y轴修正矩阵：
Z轴修正矩阵：
激光雷达坐标和车辆坐标的修正系数举矩阵为：
式中：为激光雷达原始坐标点，为修正后得到的坐标点。
步骤五，超声波模块输出障碍物MAP图，根据超声波安装位置与车辆坐标系的关系进行矩阵转换，确定车辆坐标原点和超声波检测信息的坐标原点关系进行转换。
步骤六，设定车辆行驶有效区域，对行驶有效区域内的目标识别结果进行栅格化，设定栅格属性。超声波MAP图输出坐标精度为10cm，而激光雷达检测精度为±3cm，考虑栅格总数选取栅格大小为20cm×20cm的单位栅格。前方栅格坐标方向为平行车辆前进方向，范围为横向20米，纵向80米。
步骤七，将激光雷达和超声波雷达的点云信息叠加到车辆坐标系中，对于检测重叠区域设置参数权重。
Dσ＝σlDl+σuDu
式中：Dσ为当前网格点权重值，Dl为当前网格距离激光雷达距离，σl为当前网格点激光雷达权重；Du为当前网格距离超声波雷达距离，σu为当前网格点超声波雷达权重值。
根据权重值判定网格点占用情况，当Dσ超过权重阀值σmax则判定该网格为占用，并将识别结果输入到车辆决策控制模块中。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明主要技术方案的精神实质所做的修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统，其特征在于：包括多线激光雷达、超声波雷达以及用于雷达信息融合的嵌入式决策控制器，所述决策控制器分别接收多线激光雷达和超声波雷达的检测信息，并对数据进行信号融合处理，经过栅格处理作为决策判断依据。
2.根据权利要求1所述的激光雷达和超声波雷达信息融合系统，其特征在于：所述多线激光雷达安装在车辆中央前端，用于检测车辆前方的障碍物信息。
3.根据权利要求1所述的激光雷达和超声波雷达信息融合系统，其特征在于：所述超声波雷达安装车辆前保险杆位置，用于检测车辆前方和侧前方的障碍物信息。
4.根据权利要求2所述的激光雷达和超声波雷达信息融合系统，其特征在于：所述多线激光雷达安装平面为向前倾斜10-15度。
5.根据权利要求3所述的激光雷达和超声波雷达信息融合系统，其特征在于：所述超声波雷达为4个或6个，沿保险杆左右对称分布。
6.一种用于激光雷达与超声波雷达信息融合的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，根据激光雷达和超声波雷达的安装位置要求标定相关雷达传感器，使雷达的检测范围覆盖目标区域，消除盲区；
步骤二，激光雷达获得车辆前方的障碍物激光雷达点云信息，超声波雷达获得车辆前方和侧前方的障碍物坐标信息；
步骤三，对激光雷达和超声波雷达信号进行预处理，通过多次检测提取物体特征，判断对应区域检测结果的可靠性；
步骤四，激光雷达点云坐标转换，通过车辆与平面的位置关系标定激光雷达坐标系与车辆坐标的矩阵关系；
步骤五，超声波模块输出障碍物MAP图，根据超声波安装位置与车辆坐标系的关系进行矩阵转换；
步骤六，设定车辆行驶有效区域，对行驶有效区域内的目标识别结果进行栅格化，设定栅格属性；
步骤七，将激光雷达和超声波雷达的点云信息叠加到车辆坐标系中，对于检测重叠区域设置参数权重，将识别结果输入到决策算法中。
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