CN110441788B - 一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无人艇环境感知技术领域，具体是一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，针对小型高速无人艇自主航行时的近距离避障需求，在检测步骤中依据点云反射强度滤除水面无效回波，根据障碍距离调整DBSCAN聚类参数，在跟踪步骤中采用最近邻数据关联方法进行帧间数据匹配，使用线性卡尔曼滤波器框架下的交互多模型进行运动状态估计，并提出了根据目标机动性自适应调整过程噪声协方差矩阵方法以增强滤波器的适应能力，本发明，可以在低海况场景下可以很好完成40米范围内的检测与跟踪，在无风浪且无人艇平稳行驶的环境下，激光雷达几乎不会出现漏检，而在点云聚类和目标关联问题上，聚类错误率较低，帧间目标可以很好的匹配。

Description

一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法
技术领域
本发明涉及无人艇环境感知技术领域，具体是一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法。
背景技术
无人艇作为可以自主完成导航、避障与任务执行的水面平台，可以搭载不同的传感器与设备完成不同的任务功能，随着无人艇在军民领域的应用不断展开，体积小型化逐渐成为无人艇发展的一大趋势。小型无人艇由于作业半径较小且速度较高，对近距离运动目标的检测与跟踪技术显得尤为重要，直接关系着其作业安全性和任务执行的有效性。
无人艇搭载的用于水面环境感知的传感器可以分为雷达与视觉传感器两类。对于小型无人艇的近距离环境感知，航海雷达有着如下缺陷：航海雷达体积较大，小型无人艇空间有限，较难安装；分辨率有限，只能获取目标的二维位置信息，不能有效的检测目标的轮廓；现有的部分航海雷达虽然采用了FMCW技术解决了传统脉冲雷达的探测盲区问题，但是对近距离的小型目标和机动目标检测效果不理想；扫描频率较低，以目前应用最广的Simrad 4G雷达为例，其天线的最高转速为48转/分钟，对于在小范围场景工作下的较高速度航行的无人艇，显然无法满足需要，因此，针对以上现状，迫切需要开发一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，以克服当前实际应用中的不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，包括以下步骤：
步骤一：测试激光雷达在真实场景中环境下的感知范围和检测能力，根据结果对无效点云进行滤除；
步骤二：无效点云滤除后，使用DBSCAN算法进行点云聚类；
步骤三：使用最近邻数据关联方法进行帧间数据匹配；
步骤四：在线性卡尔曼滤波器框架下使用交互多模型估计运动目标状态，根据目标机动性大小自适应调整过程噪声协方差矩阵。
作为本发明进一步的方案：步骤一中所述激光雷达为Lase-2000D激光雷达。
作为本发明进一步的方案：步骤一中真实场景下的测试包括在陆地户外自然光照环境下选取人体表面、黑色金属、木纸板进行测量，测量距离为5-65米，每10米进行一次。
作为本发明进一步的方案：反射强度值在10以下的反射点视作无效点云。
作为本发明进一步的方案：步骤二中影响分割结果的参数是邻域范围ε与邻域内样本数量minpts，以等距相邻点的弧长1为参考，设置分割参数，分割参数的公式为：
Figure BDA0002150213670000021
其中d为目标距激光雷达的直线距离，σ为激光雷达水平分辨率。
作为本发明进一步的方案：步骤三中，在激光雷达的第k次测量前，经过聚类处理后
的N个目标已经形成了N条航迹，传感器第k次测量提供的数据为：
Zj(k)＝[(xj1，yj1)，(xj2，yj2)，...(xjm，yjm)]
其中j＝1，2，...，N，m为一个独立目标返回的点云数量，具体值由聚类结果确定，为方便计算，以同一目标所包含所有点云的中心坐标作为目标的位置估计：
Figure BDA0002150213670000022
而后在第i个航迹关联波门内部计算观测值与预测值的矢量差作为滤波器残差：
Figure BDA0002150213670000023
设统计距离为：
Figure BDA0002150213670000024
设圆形波门半径为r＝3，把
Figure BDA0002150213670000025
的点云作为待选取目标，如果波门内只有唯一目标，则直接以其中心位置作为新航迹，如果有多个目标，则选择最小时作为关联航迹。
作为本发明进一步的方案：步骤四中，在保持观测噪声协方差矩阵不变的情况下，根据目标速度大小自适应调整过程噪声协方差矩阵Q，增强卡尔曼滤波器的自适应性，最大程度达到目标运动状态的准确估计，Q的具体选择与目标机动性直接相关，滤波器残差v(k)可以表现当前时刻预测值和观测值差异，是衡量目标机动性的标准，所以构建不等式以判定目标机动性：
Figure BDA0002150213670000031
为避免噪声的不确定性影响，设置固定时间窗口，当滤波器残差连续五个时刻大于设定阈值，则认定目标发生机动，然后调节Q值，根据之前的仿真结果，认为过程噪声协方差为速度的线性关系，运动目标速度范围为[1.25]，设置：
0.05I2*2≤Q≤0.5I2*2
Q(k)＝(a×est_v+b)I2*2
其中，a＝-0.01875，b＝0.51875。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明针对小型高速水面无人艇近距离检测与跟踪这一问题，结合实际水域环境特点确定具体的数据处理流程，提供了一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，激光雷达点云数据经过水面无效点云滤除、DBSCAN聚类、最近邻数据关联与运动状态估计四个步骤最终获取水面运动目标的位置与运动状态信息。
2.实船数据验证了本方法可以在低海况场景下可以很好完成40米范围内的检测与跟踪，在无风浪且无人艇平稳行驶的环境下，激光雷达几乎不会出现漏检，但是在无人艇自身发生机动时，俯仰角和侧倾角的瞬时变化会使目标检测受到影响，而在点云聚类和目标关联问题上，因为水面目标较为稀疏，所以聚类错误率较低，帧间目标可以很好的匹配。
附图说明
图1为基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法中激光雷达反射强度示意图。
图2为基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法中点云聚类结果示意图。
图3为交互多模型仿真实验路径示意图。
图4为仿真实验结果示意图。
图5为处理实船试验数据后得到的环境感知结果示意图。
图6为一段时间内的运动目标运动状态估计结果示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
实施例1
请参阅图1～6，本发明实施例中，一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，包括以下步骤：
步骤一：测试激光雷达在真实场景中环境下的感知范围和检测能力，根据结果对无效点云进行滤除；
步骤二：无效点云滤除后，使用DBSCAN算法进行点云聚类；
步骤三：使用最近邻数据关联方法进行帧间数据匹配；
步骤四：在线性卡尔曼滤波器框架下使用交互多模型估计运动目标状态，根据目标机动性大小自适应调整过程噪声协方差矩阵。
实施例2
本实施例中，所述步骤一中所述激光雷达为Lase-2000D激光雷达。
本实施例中，所述步骤一中真实场景下的测试包括在陆地户外自然光照环境下选取人体表面、黑色金属、木纸板进行测量，测量距离为5-65米，每10米进行一次，并得出反射强度值在10以下视作无效点云。
本实施例中，所述步骤二中影响分割结果的参数是邻域范围ε与邻域内样本数量minpts，以等距相邻点的弧长1为参考，设置分割参数，分割参数的公式为：
Figure BDA0002150213670000041
其中d为目标距激光雷达的直线距离，σ为激光雷达水平分辨率。
本实施例中，所述步骤三中，在激光雷达的第k次测量前，经过聚类处理后的N个目标已经形成了N条航迹，传感器第k次测量提供的数据为：
Zj(k)＝[(xj1，yj1)，(xj2，yj2)，...(xjm，yjm)]
其中j＝1，2，...，N，m为一个独立目标返回的点云数量，具体值由聚类结果确定，为方便计算，以同一目标所包含所有点云的中心坐标作为目标的位置估计：
Figure BDA0002150213670000051
而后在第i个航迹关联波门内部计算观测值与预测值的矢量差作为滤波器残差：
Figure BDA0002150213670000052
设统计距离为：
Figure BDA0002150213670000053
设圆形波门半径为r＝3，把
Figure BDA0002150213670000054
的点云作为待选取目标，如果波门内只有唯一目标，则直接以其中心位置作为新航迹，如果有多个目标，则选择最小时作为关联航迹。
本实施例中，所述步骤四中，在保持观测噪声协方差矩阵不变的情况下，根据目标速度大小自适应调整过程噪声协方差矩阵Q，增强卡尔曼滤波器的自适应性，最大程度达到目标运动状态的准确估计，Q的具体选择与目标机动性直接相关，滤波器残差v(k)可以表现当前时刻预测值和观测值差异，是衡量目标机动性的标准，所以构建不等式以判定目标机动性：
Figure BDA0002150213670000055
为避免噪声的不确定性影响，设置固定时间窗口。当滤波器残差连续五个时刻大于设定阈值，则认定目标发生机动，然后调节Q值，根据之前的仿真结果，认为过程噪声协方差为速度的线性关系，运动目标速度范围为[1.25]。设置：
0.05I2*2≤Q≤0.5I2*2
Q(k)＝(a×est_v+b)I2*2
其中，a＝-0.01875，b＝0.51875。
实施例3
为验证参数选择的合理性，在匀变速场景下设计仿真实验，认为目标速度分别为1m/s和25m/s，在如图3所示的路径c中变速行驶，其结果如下：
(a)中为Q＝0.05I2*2的速度与航向估计，由于观测模型的信任度提高，所以在目标加速度和航向都发生改变的路径点b与c附近，速度估计结果都能够快速更新至目标实际速度，虽然在目标低速阶段出现了误差较大的几帧数据，不过总体的速度估计是比较准确的。但是在航向估计上，由于目标在路径点b的速度只有1m/s，所以在第200帧前后的结果出现了较大的误差，这与之前的仿真实验结论是吻合的，随着目标速度的不断增大，航向估计结果也更加准确。
(b)中为Q＝0.5I2*2的实验结果，由于更加信任预测模型，所以两组曲线较之于(a)都更平稳，但是相对于实际值都表现出了明显的“滞后”特点。速度估计方面，目标由路径点a到b做匀减速运动，运动方向也在不断变化，估计结果几乎始终以较大误差位于实际曲线上方。而在180帧前后的路径点b和250帧前后的路径点c附近，目标速度和航向的同时变化对滤波步骤有着较大影响，无法即使判断实际状态，错误的估计结果又持续了约50帧，而后才与实际曲线较好拟合。而在320帧的路径点d前后，目标依然以25m/s匀速行驶，只是航向发生了较大改变，可以看出速度估计又出现了较大波动，约40帧后才逐渐消除预测模型对结果的错误影响，接近真实速度。而在航向估计方面，较小的过程噪声设置虽然没有产生(a)中路径点b附近产生的严重误差，但是与速度估计曲线一样出现了收敛速度过慢的问题，图中的两个极值点分别为路径点c与d，其前后的估计精度比(a)较差，只有在目标航向变化率一致的路径d-e段，航向估计结果才逐渐达到了与(a)中近似的精度。
(c)为根据目标速度自适应调整过程噪声协方差矩阵后的估计结果，很好的解决了值较大时对低速目标航向估计不准确和值较小时对与机动目标的状态估计曲线收敛速度过慢的问题。
该基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，激光雷达点云数据经过水面无效点云滤除、DBSCAN聚类、最近邻数据关联与运动状态估计四个步骤最终获取水面运动目标的位置与运动状态信息，实船数据验证了本方法可以在低海况场景下可以很好完成40米范围内的检测与跟踪，在无风浪且无人艇平稳行驶的环境下，激光雷达几乎不会出现漏检，但是在无人艇自身发生机动时，俯仰角和侧倾角的瞬时变化会使目标检测受到影响，而在点云聚类和目标关联问题上，因为水面目标较为稀疏，所以聚类错误率较低，帧间目标可以很好的匹配。
以上的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (2)

1.一种基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：测试激光雷达在真实场景中环境下的感知范围和检测能力，根据结果对无效点云进行滤除；
步骤二：无效点云滤除后，设置DBSCAN聚类参数优化分割效果；
步骤三：使用最近邻数据关联方法进行帧间数据匹配；
步骤四：在线性卡尔曼滤波器框架下使用交互多模型估计运动目标状态，根据目标机动性大小自适应调整过程噪声协方差矩阵；
步骤一中所述激光雷达为Lase-2000D激光雷达，步骤一中真实场景下的测试包括在陆地户外自然光照环境下选取人体表面、黑色金属、木纸板进行测量，测量距离为5-65米，每10米进行一次，反射强度值在10以下的反射点视作无效点云，步骤二中影响分割结果的参数是邻域范围ε与邻域内样本数量minpts，以等距相邻点的弧长l为参考，设置分割参数,分割参数的公式为：
Figure FDA0002834287070000011
其中d为目标距激光雷达的直线距离，σ为激光雷达水平分辨率；
步骤三中，在激光雷达的第k次测量前，经过聚类处理后的N个目标已经形成了N条航迹，传感器第k次测量提供的数据为：
Zj(k)＝[(xj1,yj1),(xj2,yj2),...(xjm,yjm)]
其中j＝1,2,...,N，m为一个独立目标返回的点云数量，具体值由聚类结果确定，为方便计算，以同一目标所包含所有点云的中心坐标作为目标的位置估计：
Figure FDA0002834287070000012
而后在第i个航迹关联波门内部计算观测值与预测值的矢量差作为滤波器残差：
Figure FDA0002834287070000013
设统计距离为：
Figure FDA0002834287070000021
设圆形波门半径为r＝3，把
Figure FDA0002834287070000022
的点云作为待选取目标，如果波门内只有唯一目标，则直接以其中心位置作为新航迹，如果有多个目标，则选择最小时作为关联航迹。
2.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达的无人艇环境感知方法，其特征在于，步骤四中，在保持观测噪声协方差矩阵不变的情况下，根据目标速度大小自适应调整过程噪声协方差矩阵Q，增强卡尔曼滤波器的自适应性，最大程度达到目标运动状态的准确估计,Q的具体选择与目标机动性直接相关，滤波器残差v(k)可以表现当前时刻预测值和观测值差异，是衡量目标机动性的标准，所以构建不等式以判定目标机动性:
Figure FDA0002834287070000023
为避免噪声的不确定性影响，设置固定时间窗口，当滤波器残差连续五个时刻大于设定阈值，则认定目标发生机动，然后调节Q值,根据之前的仿真结果，认为过程噪声协方差为速度的线性关系，运动目标速度范围为[1.25]，设置：
0.05I2*2≤Q≤0.5I2*2
Q(k)＝(a×est_v+b)I2*2
其中，a＝-0.01875，b＝0.51875。
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