CN110109146A - 基于多线激光雷达的路面检测方法及装置 - Google Patents

基于多线激光雷达的路面检测方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开一种基于多线激光雷达的路面检测方法及装置，其中方法包括如下步骤：对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定，基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点坐标，计算两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，根据两斜率确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物。采用本发明，可以在线束密集度不够时提高多线激光雷达对路面检测的鲁棒性和检测精度。

Description

基于多线激光雷达的路面检测方法及装置
技术领域
本发明涉及机器人自动控制技术领域，尤其涉及一种基于多线激光雷达的路面检测方法及装置。
背景技术
在无人驾驶和室外机器人领域，路面检测，或可通行区域检测是一个很重要的问题，该项内容决定了载体能否在复杂的环境或未知区域内正常安全的行驶。
目前已经有多种传感器和相关算法用于该领域，包括超声波雷达，毫米波雷达，激光雷达以及计算机视觉等。其中，超声波雷达最为便宜，但是其测量精度非常有限，并不能很好的用于检测路面的细节；毫米波雷达有很高的精度和鲁棒性，但是和超声雷达一样有一个缺点，就是观测的范围和角度非常有限；计算机视觉中主流的手段是利用发射的主动红外光源，观测物体的深度信息，但是受太阳光照影响，该手段不能很好的应用在室外的场景；纯计算机视觉依靠被动反射光源，在光线不足的时候，或者在遇到深色的障碍物的情况下更是毫无解决办法。
多线激光雷达由于其高精度，以及适用于绝大部分场景，目前任是检测路面的主要手段。然而，多线激光雷达的造价相对高昂，而且线束越多越密集，成本就越昂贵。但是线束稀疏的激光雷达，比如16线激光雷达，根据目前的算法并不能有效的检测路面信息。另外传统的激光雷达点云处理的算法，都是基于载体坐标系进行处理的，而载体即便轻微的倾斜也会对检测结果带来很大的影响，如下图1所示，载体在刚加速的时候由于惯性会产生角度倾斜，而激光雷达观测的点云会被误判断为在地面以下。这种情况虽然可以使用IMU实时纠正数据来缓解，但是该手段对IMU的精度要求十分高。
发明内容
本发明实施例提供一种基于多线激光雷达的路面检测方法及装置，可以在线束密集度不够时提高多线激光雷达对路面检测的鲁棒性和检测精度。
本发明实施例第一方面提供了一种基于多线激光雷达的路面检测方法，可包括：
对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定；
基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点；
根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物；
其中，两目标实际点云为位于目标路面两端点的实际点云。
进一步的，上述基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点，包括：
根据位姿标定后的IMU读取多线激光雷达的姿态角度信息和多线激光雷达的高度信息，计算多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
进一步的，上述根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的路面是否存在障碍物，包括：
根据两目标实际点云的坐标计算二者之间的实际斜率；
确定两目标实际点云对应的两标定参考点，根据两标定参考点的坐标计算二者之间的参考斜率；
当实际斜率与参考斜率的差值大于预设差值阈值时，确定两目标实际点云对应的目标路面存在障碍物。
进一步的，上述两目标实际点云之间所包含的点云个数为可调的。
进一步的，上述方法还包括：
若当前实际点云与对应的标点参考点之间的距离大于预设距离阈值，则确定当前实际点云位于非地面的平面上。
本发明实施例第二方面提供了一种基于多线激光雷达的路面检测装置，可包括：
位姿标定模块，用于对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定；
参考点确定模块，用于基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点；
障碍物检测模块，用于根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物；
其中，两目标实际点云为位于目标路面两端点的实际点云。
进一步的，上述参考点确定模块，具体用于根据位姿标定后的IMU读取多线激光雷达的姿态角度信息和多线激光雷达的高度信息，计算多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
进一步的，上述障碍物检测模块包括：
实际斜率计算单元，用于根据两目标实际点云的坐标计算二者之间的实际斜率；
参考斜率计算单元，用于确定两目标实际点云对应的两标定参考点的坐标，根据两标定参考点的坐标计算二者之间的参考斜率；
障碍物确定单元，用于当实际斜率与参考斜率的差值大于预设差值阈值时，确定两目标实际点云对应的目标路面存在障碍物。
进一步的，上述两目标实际点云之间所包含的点云个数为可调的。
进一步的，上述装置还包括：
非地面障碍确定模块，用于若当前实际点云与对应的标点参考点之间的距离大于预设距离阈值，则确定当前实际点云位于非地面的平面上。
在本发明实施例中，通过对多线传感器和IMU之间进行位姿标定，并计算标定后相对于参考平面的参考点，根据两标定参考点的斜率以及对应的两实际点云的斜率之间的关系，检测路面中的障碍物，在线束密集度不够时提高了多线激光雷达对路面检测的鲁棒性和检测精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的一种基于多线激光雷达的路面检测方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的多线激光雷达激光束与设备间相对角度示意图；
图3是本发明实施例提供的参考点几何解释示意图；
图4是本发明实施例提供的位姿标定可视化效果示意图；
图5是本发明实施例提供的斜率的计算与对比效果示意图；
图6是本发明实施例提供的一种基于多线激光雷达的路面检测装置的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的障碍物检测模块的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明实施例提供的基于多线激光雷达的路面检测方法可以应用于采用线束稀疏的多线激光雷达(例如，16线激光雷达)检测路面障碍物的应用场景中。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面将结合附图1-附图5，对本发明实施例提供的基于多线激光雷达的路面检测方法进行详细介绍。
请参见图1，为本发明实施例提供了一种基于多线激光雷达的路面检测方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。
S101，对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定。
具体的，上述装置可以对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定，确保对路面检测之前，激光雷达在地图中定位得到的姿态角度信息与IMU观测到的姿态信息一致。
可以理解的是，多线激光雷达的每束光线相对与设备都有一个特定的角度，如图2所示。上述装置可以利用惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)的姿态角度信息和已知的激光雷达高程信息，计算得出激光点云在扫到平整的路面情况下每个激光点所处的XY平面的位置，可以称为初始参考点，而实际点云为多线激光雷达扫到的实际路面时，每个激光点在路面上所处的位置。需要说明的是，在进行位姿标定前，多线激光雷达和IMU固定在一个刚性载体上，且雷达的高度为固定不变的。
在可选实施例中，上述装置可以获取所记录的多线激光雷达的高度h(雷达中心到水平地面的垂直距离)和当前IMU读取的姿态角度信息β(雷达中心线与铅垂线的夹角)，根据如图3所示的h和β几何关系确定上述初始参考点的坐标。进一步的，上述装置可以输出显示上述初始参考点坐标在参考平面上形成的参考圆，以及实际点云在实际路面上形成的实际圆，可以理解的是，如果激光雷达水平的安装，则如图2所示的角度为负数的激光束扫到水平地面后形成的点云理论上是标准的圆形，如果激光雷达姿态发生变化，如向一侧倾斜，理论点云也会对应的发生变化，如图4所示实线圆为参考圆，虚线圆为实际圆。进一步的，通过观察上述参考圆和实际圆之间的偏差，可以调整标定参数，逐渐缩小上述两个圆之间的偏差，直至完全重合，在输入调整的标定参数的过程中，上述装置可以动态显示参考圆逐渐吻合实际圆的过程，实现一边调整标定参数一边实时显示调整的结果，将参数标定的过程可视化。可以理解的是，当上述参考圆与实际圆重合时，可以确定位姿标定成功。
S102，基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
具体的，上述装置可以基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点，该标定参考点可以是位姿标定后的激光点云在扫到平整的路面情况下每个激光点所处的XY平面的位置。可以理解的是，确定标定参考点的过程可以与上述确定初始参考点的过程一致，即可以根据位姿标定后的IMU读取多线激光雷达的姿态角度信息β和多线激光雷达的高度信息h，采用h和β几何关系计算多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
S103，根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物。
具体的，上述装置可以根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物。可以理解的是，上述两目标实际点云为位于目标路面两端点的实际点云，两目标实际点云之间所包含的点云个数不固定，可以根据需要检测的障碍物大小调整，例如，要检测较小的障碍物时，可以减少两目标实际点云之间的点云数，反之可以增加两目标实际点云之间的点云数。
在可选实施例中，上述装置可以根据两目标实际点云的坐标计算二者之间的实际斜率，根据两标定参考点的坐标计算二者之间的参考斜率，然后计算实际斜率和参考斜率之间的差值，当差值大于预设差值阈值时，确定上述两目标实际点云对应的目标路面存在障碍物。例如，图5所示的斜率的计算与对比，图中，实线由标定参考点组成的，虚线由实际点云组成，点a、b和c为标定参考点，点a’、b’和c’为点a、b和c对应的实际点云。由图5可看出，点a与点b在XY平面上的斜率在实线和虚线中基本一致，故判断点a点b以及中间的点都落在平整的路面上。相反点b与点c之间在XY平面上的斜率在实线和虚线中相差很大，故点b与点c之间的各个点判断为障碍物，属于不可通行区域，即以点b与点c作为两端点的目标路面存在障碍物。
在可选实施例中，上述装置还可以检测位于非地面(例如，空中的)中的障碍物，例如，可以检测当前实际点云与标定参考点之间的距离，当该距离大于预设距离阈值，可以确定当前实际点云位于非地面的平面上。
在本发明实施例中，通过对多线传感器和IMU之间进行位姿标定，并计算标定后相对于参考平面的参考点，根据两标定参考点的斜率以及对应的两实际点云的斜率之间的关系，检测路面中的障碍物，在线束密集度不够时提高了多线激光雷达对路面检测的鲁棒性和检测精度。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
下面将结合附图6和附图7，对本发明实施例提供的基于多线激光雷达的路面检测装置进行详细介绍。需要说明的是，附图6和附图7所示的基于多线激光雷达的路面检测装置，用于执行本发明图1-图5所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明图1-图5所示的实施例。
请参见图6，为本发明实施例提供了一种基于多线激光雷达的路面检测装置的结构示意图。如图6所示，本发明实施例的路面检测装置10可以包括：位姿标定模块101、参考点确定模块102、障碍物检测模块103和非地面障碍确定模块104。其中，障碍物检测模块103如图7所示，包括实际斜率计算单元1031、参考斜率计算单元1032和障碍物确定单元1033。
位姿标定模块101，用于对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定。
具体实现中，位姿标定模块101可以对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定，确保对路面检测之前，激光雷达在地图中定位得到的姿态角度信息与IMU观测到的姿态信息一致。
可以理解的是，多线激光雷达的每束光线相对与设备都有一个特定的角度，如图2所示。上述装置10可以利用惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)的姿态角度信息和已知的激光雷达高程信息，计算得出激光点云在扫到平整的路面情况下每个激光点所处的XY平面的位置，可以称为初始参考点，而实际点云为多线激光雷达扫到的实际路面时，每个激光点在路面上所处的位置。需要说明的是，在进行位姿标定前，多线激光雷达和IMU固定在一个刚性载体上，且雷达的高度为固定不变的。
在可选实施例中，上述装置10可以获取所记录的多线激光雷达的高度h(雷达中心到水平地面的垂直距离)和当前IMU读取的姿态角度信息β(雷达中心线与铅垂线的夹角)，根据如图3所示的h和β几何关系确定上述初始参考点的坐标。进一步的，上述装置10可以输出显示上述初始参考点坐标在参考平面上形成的参考圆，以及实际点云在实际路面上形成的实际圆，可以理解的是，如果激光雷达水平的安装，则如图2所示的角度为负数的激光束扫到水平地面后形成的点云理论上是标准的圆形，如果激光雷达姿态发生变化，如向一侧倾斜，理论点云也会对应的发生变化，如图4所示实线圆为参考圆，虚线圆为实际圆。进一步的，通过观察上述参考圆和实际圆之间的偏差，可以调整标定参数，逐渐缩小上述两个圆之间的偏差，直至完全重合，在输入调整的标定参数的过程中，上述装置10可以动态显示参考圆逐渐吻合实际圆的过程，实现一边调整标定参数一边实时显示调整的结果，将参数标定的过程可视化。可以理解的是，当上述参考圆与实际圆重合时，可以确定位姿标定成功。
参考点确定模块102，用于基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
具体实现中，参考点确定模块102可以基于位姿标定后的IMU确定多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点坐标，该标定参考点可以是位姿标定后的激光点云在扫到平整的路面情况下每个激光点所处的XY平面的位置。可以理解的是，确定标定参考点的过程可以与上述确定初始参考点的过程一致，即可以根据位姿标定后的IMU读取多线激光雷达的姿态角度信息β和多线激光雷达的高度信息h，采用h和β几何关系计算多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
障碍物检测模块103，用于根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物。
具体实现中，障碍物检测模块103可以根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物。可以理解的是，上述两目标实际点云为位于目标路面两端点的实际点云，两目标实际点云之间所包含的点云个数不固定，可以根据需要检测的障碍物大小调整，例如，要检测较小的障碍物时，可以减少两目标实际点云之间的点云数，反之可以增加两目标实际点云之间的点云数。
在可选实施例中，实际斜率计算单元1031可以根据两目标实际点云的坐标计算二者之间的实际斜率，参考斜率计算单元1032可以根据两标定参考点的坐标计算二者之间的参考斜率，然后计算实际斜率和参考斜率之间的差值，当差值大于预设差值阈值时，障碍物确定单元1033可以确定上述两目标实际点云对应的目标路面存在障碍物。例如，图5所示的斜率的计算与对比，图中，实线由标定参考点组成的，虚线由实际点云组成，点a、b和c为标定参考点，点a’、b’和c’为点a、b和c对应的实际点云。由图5可看出，点a与点b在XY平面上的斜率在实线和虚线中基本一致，故判断点a点b以及中间的点都落在平整的路面上。相反点b与点c之间在XY平面上的斜率在实线和虚线中相差很大，故点b与点c之间的各个点判断为障碍物，属于不可通行区域，即以点b与点c作为两端点的目标路面存在障碍物。
在可选实施例中，非地面障碍确定模块104还可以检测位于非地面(例如，空中的)中的障碍物，例如，非地面障碍确定模块可以检测当前实际点云与标定参考点之间的距离，当该距离大于预设距离阈值，可以确定当前实际点云位于非地面的平面上。
在本发明实施例中，通过对多线传感器和IMU之间进行位姿标定，并计算标定后相对于参考平面的参考点，根据两标定参考点的斜率以及对应的两实际点云的斜率之间的关系，检测路面中的障碍物，在线束密集度不够时提高了多线激光雷达对路面检测的鲁棒性和检测精度。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于多线激光雷达的路面检测方法，其特征在于，包括：
对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定；
基于位姿标定后的IMU确定所述多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点；
根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定所述两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物；
其中，所述两目标实际点云为位于所述目标路面两端点的实际点云。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于位姿标定后的IMU确定所述多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点，包括：
根据位姿标定后的IMU读取所述多线激光雷达的姿态角度信息和所述多线激光雷达的高度信息，计算所述多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定所述两目标实际点云指示的路面是否存在障碍物，包括：
根据两目标实际点云的坐标计算二者之间的实际斜率；
确定所述两目标实际点云对应的两标定参考点，根据所述两标定参考点的坐标计算二者之间的参考斜率；
当所述实际斜率与所述参考斜率的差值大于预设差值阈值时，确定所述两目标实际点云对应的目标路面存在障碍物。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述两目标实际点云之间所包含的点云个数为可调的。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若当前实际点云与对应的标点参考点之间的距离大于预设距离阈值，则确定所述当前实际点云位于非地面的平面上。
6.一种基于多线激光雷达的路面检测装置，其特征在于，包括：
位姿标定模块，用于对多线激光雷达与惯性测量单元IMU之间的相对位姿进行标定；
参考点确定模块，用于基于位姿标定后的IMU确定所述多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点；
障碍物检测模块，用于根据两目标实际点云的斜率和对应的两标定参考点的斜率，确定所述两目标实际点云指示的目标路面中是否存在障碍物；
其中，所述两目标实际点云为位于所述目标路面两端点的实际点云。
7.根据如权利要求6所述的装置，其特征在于：
所述参考点确定模块，具体用于根据位姿标定后的IMU读取所述多线激光雷达的姿态角度信息和所述多线激光雷达的高度信息，计算所述多线激光雷达相对于参考平面的标定参考点。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述障碍物检测模块包括：
实际斜率计算单元，用于根据两目标实际点云的坐标计算二者之间的实际斜率；
参考斜率计算单元，用于确定所述两目标实际点云对应的两标定参考点的坐标，根据所述两标定参考点的坐标计算二者之间的参考斜率；
障碍物确定单元，用于当所述实际斜率与所述参考斜率的差值大于预设差值阈值时，确定所述两目标实际点云对应的目标路面存在障碍物。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：
所述两目标实际点云之间所包含的点云个数为可调的。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
非地面障碍确定模块，用于若当前实际点云与对应的标点参考点之间的距离大于预设距离阈值，则确定所述当前实际点云位于非地面的平面上。
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