CN111308499A - 一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,包括以下步骤:(1)在车辆的左前方和右前方分别安装多线激光雷达,每个多线激光雷达均用于对车辆周围采集激光点云数据;(2)通过事先标定好的从激光雷达坐标系到车辆坐标系的转换参数,将至少两组激光点云数据转换到车辆坐标系下,形成融合数据;(3)从融合数据中得到障碍物点云数据;(4)将障碍物点云数据按照欧氏距离进行聚类,以得到每个障碍物在车辆坐标系下的位置;(5)在车辆行驶的高精地图中滤除行驶路线以外的障碍物。本发明一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,通过多线激光雷达进行障碍物检测,不仅可以达到较高的检测精度,还可以获取障碍物相对车辆的真实位置。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法。
背景技术
在智能驾驶领域,车辆在道路上行驶时需要感知周围的信息,获取周围的障碍物信息,这是保证智能驾驶车辆安全行驶的至关重要的技术之一。只有车辆获取了周围的障碍物信息,才能做出正确的驾驶决策。
现有的通过相机视觉技术与深度学习技术检测障碍物的方式准确率低,且难以克服光照变化的影响,并且其检测出来的障碍物只是像素坐标,难以转化为相对于车辆的真实位置,难以应用在智能驾驶领域。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,能够实现对智能驾驶车辆周围障碍物的高精度检测,获取障碍物相对车辆的精确位置。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,包括以下步骤:
(1)在车辆的左前方和右前方分别安装多线激光雷达,每个所述多线激光雷达均用于对车辆周围采集激光点云数据;
(2)通过事先标定好的从激光雷达坐标系到车辆坐标系的转换参数,将至少两组所述激光点云数据转换到所述车辆坐标系下,形成融合数据;
(3)从所述融合数据中得到障碍物点云数据;
(4)将所述障碍物点云数据按照欧氏距离进行聚类,以得到每个障碍物在所述车辆坐标系下的位置;
(5)在车辆行驶的高精地图中滤除行驶路线以外的障碍物。
优选地,在步骤(3)中,使用随机抽样一致性算法从所述融合数据中提取地面点云数据并将其去除,以得到所述障碍物点云数据。
优选地,在步骤(1)中,在车辆的左前方和右前方分别安装一个所述多线激光雷达。
由于上述技术方案的运用,本发明与现有技术相比具有下列优点:本发明一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,通过多线激光雷达进行障碍物的检测,一方面可以达到非常高的检测精度,另一方面可以获取障碍物相对车辆的真实位置,确保车辆及时的感知到准确的障碍物信息,提高智能驾驶的安全性。
附图说明
附图1为本实施例中左右两个多线激光雷达分别采集的激光点云数据图;
附图2为附图1中两组激光点云数据直接叠加示意图;
附图3为本实施例中的融合数据图;
附图4为本实施例中的障碍物点云数据图;
附图5为本实施例中车辆行驶路面上的障碍物点云数据图。
具体实施方式
下面结合附图来对本发明的技术方案作进一步的阐述。
上述一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,包括以下步骤:
(1)在车辆的左前方和右前方分别安装多线激光雷达,每个多线激光雷达均用于对车辆周围采集激光点云数据;在本实施例中,在车辆的左前方和右前方分别安装一个多线激光雷达,两个多线激光雷达分别采集的激光点云数据图参见图1所示。
(2)参见图2所示,为附图1中两组激光点云数据直接叠加示意图,可以看出,两组激光点云数据直接叠加在一起时完全不重合,无法使用。因此,需要通过事先标定好的从激光雷达坐标系到车辆坐标系的转换参数,将两组激光点云数据转换到车辆坐标系下,形成融合数据。参见图3所示,两组激光点云数据融合在一起,重合度良好,这样才可以进行下一步的数据处理。
(3)从融合数据中得到障碍物点云数据,要从融合数据中提取出障碍物点云数据,首先需要去除地面点云数据,因为地面并不是障碍物,地面以上的才可能是障碍物。具体的,使用随机抽样一致性算法(Ransac算法)从融合数据中提取地面点云数据并将其去除,以得到障碍物点云数据(参见图4所示)。
(4)将障碍物点云数据按照欧氏距离进行聚类,以得到每个障碍物在车辆坐标系下的位置。具体的,采用欧式距离区域生长分割算法,即距离彼此相近的点为一个聚类,每个聚类即为一个区块,也即是一个障碍物块,将障碍物点云分成一个个区块。
(5)在车辆行驶的高精地图中滤除行驶路线以外的障碍物,只保留车辆行驶路面上的障碍物信息,参见图5所示。
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士能够了解本发明的内容并加以实施,并不能以此限制本发明的保护范围,凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (3)
1.一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)在车辆的左前方和右前方分别安装多线激光雷达,每个所述多线激光雷达均用于对车辆周围采集激光点云数据;
(2)通过事先标定好的从激光雷达坐标系到车辆坐标系的转换参数,将至少两组所述激光点云数据转换到所述车辆坐标系下,形成融合数据;
(3)从所述融合数据中得到障碍物点云数据;
(4)将所述障碍物点云数据按照欧氏距离进行聚类,以得到每个障碍物在所述车辆坐标系下的位置;
(5)在车辆行驶的高精地图中滤除行驶路线以外的障碍物。
2.根据权利要求1所述的一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,其特征在于:在步骤(3)中,使用随机抽样一致性算法从所述融合数据中提取地面点云数据并将其去除,以得到所述障碍物点云数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于多线激光雷达的障碍物检测方法,其特征在于:在步骤(1)中,在车辆的左前方和右前方分别安装一个所述多线激光雷达。
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