CN111782828B - 一种车前地形复合地图的高效构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车前地形复合地图的高效构建方法，包括：获取车前路面工况的高程数据以及路面附着系数；构建车前地形的多层栅格复合地图；建立计算机内存区域与所述多层栅格复合地图各单元格之间的二维索引，并基于循环索引方式实现车辆运动中所述多层栅格复合地图数据的快速更新、存储和读取；在车辆行进过程中，根据新扫描路面高程和附着系数所对应的栅格xy坐标，计算其所在复合地图内存空间的索引，并通过与该索引对应的单元格进行数据赋值完成车前路况地图的更新。本发明所述方法大大提高了车前地形建图的精度和效率，对车辆底盘集成控制有着重大的指导意义。

Description

一种车前地形复合地图的高效构建方法

技术领域

本发明涉及车前路面工况特征识别领域，具体涉及一种路面高程、附着系数复合地图的动态构建和高效存储、读取方法。

背景技术

车前路面高程和附着系数估计是车辆稳定性控制和主动/半主动悬挂调控的关键输入参量。车辆在复杂的户外越野路面行驶时，各轮胎接地位置处的路面高度和附着系数各不相同，且随着车辆的行进动态改变。

目前车前地形的构建通常采用2.5D栅格地图的方式，即将车前路面划分为类似于矩阵的二维单元网格。网格的长度和宽度方向索引包含了车前地形的水平面xy坐标信息，网格的高度值代表了车前地形的z坐标信息。对于车辆底盘动力学控制而言，传统的车前地形建图方法仅仅可以提供车辆行驶时各轮胎接地位置的高程信息。实际中，车辆悬挂、转向、驱/制动等底盘集成控制主要通过调节轮胎与路面之间的作用力来改善底盘性能，而路面与轮胎之间力的传递除了受路面倾斜、坡度、不平度等高程相关的信息影响之外，还受到路面类型和附着系数的制约。因此，路面高程和附着系数的复合地图实时构建是车辆动力学集成控制首要解决的关键技术问题。

同时，地图网格分辨率对车辆行车环境感知的准确性和实时性影响较大。地图分辨率越高，越能够精细地描述车辆轮胎处的路况特征。传统的车前地图在数据存储、读取和更新时会对每个存储的网格数据进行移动，系统的运算量大，数据存储效率低。

发明内容

根据上述提出的路面高程和附着系数的复合地图实时构建的技术问题，而提供一种车前地形复合地图的高效构建方法。本发明能够全面描述车辆行驶时的路面工况，包括高程和附着系数特征，并保证实时性，以满足车辆底盘动力学集成控制要求。

本发明采用的技术手段如下：

一种车前地形复合地图的高效构建方法，包括：

步骤1：获取车前路面工况的高程数据以及车前路面类型识别，并提取与所述车前路面类型对应的路面附着系数；

步骤2：构建车前地形的多层栅格复合地图，分别存储路面的高程数据、附着系数以及高程数据估计方差，并计算识别准确度；

步骤3：建立计算机内存区域与所述多层栅格复合地图各单元格之间的二维索引，并基于循环索引方式实现车辆运动中所述多层栅格复合地图数据的快速更新、存储和读取；

步骤4：在车辆行进过程中，根据新扫描路面高程和附着系数所对应的栅格xy坐标，计算其所在复合地图内存空间的索引，并通过与该索引对应的单元格进行数据赋值完成车前路况地图的更新。

较现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、传统的车前地形建图方法仅仅可以提供车辆行驶时各轮胎接地位置的高程信息，本发明将路面的高程信息、估计方差、附着系数、识别准确度以分成存储的方式构建车前地形的多层栅格复合地图。

2、传统的车前地图在数据存储、读取和更新时会对每个存储的网格数据进行移动，系统的运算量大，数据存储效率低。本发明建立了计算机内存与复合地图单元格之间的二维索引，通过循环索引实现了车辆运动中地图数据的快速更新、存储和读取，避免因内存空间重新分配和赋值造成的运算量大、效率低等问题。

基于上述理由本发明可在路面工况特征识别领域广泛推广。

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做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法的流程示意图。

图2为本发明复合地图的多图层结构示意图。

图3为本发明复合地图初始化示意图。

图4为本发明复合地图移动效果示意图。

图5为本发明高程地图移动过程示意图。

图6为本发明添加最新路况测量值示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

车前路面高程和附着系数估计是车辆稳定性控制和主动/半主动悬挂调控的关键输入参量。为此，本发明首先利用激光雷达得到车前路面的实时高程信息，利用摄像头完成路面类型的识别并确定路面附着系数；其次，构建车前地形的多层栅格复合地图对路面的高程数据、附着系数等信息进行存储；然后，建立计算机内存区域与复合地图单元格之间的索引，通过循环索引技术实现地图数据的更新存储和读取；最后，随着车辆的前进，根据新扫描路面高程信息对应的栅格坐标计算索引，通过索引完成路况地图更新，原有的扫描点通过索引的改变更新其在复合地图的位置。如图1所示，该方法的详细步骤内容说明如下：

步骤1：采用激光雷达完成车前地面的实时点云扫描，获得路面工况的高程信息提取。采用摄像头完成车前路面类型(如沥青路、土路、砂石路等)的识别，根据先验数据库，确定与之对应的路面附着系数。

本实施例中，通过车体上安装如下传感器，用于测量车辆自身运动参数：卫星定位差分GPS，用于测量车辆的地理位置坐标、航向角、行驶速度；惯性测量单元IMU，用于测量三向姿态角、角速度及加速度；激光雷达，用以扫描车前地形，并获得路面的点云数据；摄像头，用以识别车前的路面类型，并估计与之对应的附着系数；通过车辆的CAN总线获取当前车速、各轮转向角、油门和方向盘及制动的操纵输入等信号。

本实施例的试验车系统中，激光雷达与摄像头间的位置与姿态保持不变。对于每个激光雷达扫描点，在摄像头可视范围内都存在唯一的一个像素点与之对应，二者的对应关系可通过激光雷达与摄像头的联合标定确定。

其中，p为图像像素坐标，K为摄像头的内参矩阵，

分别为激光雷达坐标系到摄像头坐标系的旋转和平移矩阵，/>

为激光雷达坐标系到车体坐标系的旋转和平移矩阵，p_b为当前扫描点在车体坐标系下的坐标。

步骤2：采用分图层式设计思想，构建车前地形的多层栅格复合地图，分别存储路面的高程数据、估计方差以及附着系数、识别准确度等信息。提取出来的高程数据服从正态分布，这里的估计方差是指的正态分布里的方差，即高程数据的方差；识别准确度指的是路面的类型识别是否准确，摄像头获取的图像信息得到的附着系数与激光获取的实时路面信息计算得到的附着系数是否一致，差值多少，这之间有个准确度的计算。

具体地，不同路面特征比较明显，比如土路、砂石路等。借助多层卷积神经网络，通过深度学习的方式将摄像头获取的当前图像特征或者获取的当前图像特征与先验知识库的图像特征进行比对，来识别路面类型，然后根据不同路面类型的附着系数经验值来获得当前图像中所示的路面附着系数。假设图像获取获得的路面附着系数为A，激光雷达获得的路面附着系数为B，那么准确度就可以通过

这种简单的计算来判定。

采用多图层的空间栅格构建车前地形的复合地图。如图2所示，图层1存储高程信息，图层2存储高程方差，图层3存储路面区域的附着系数，图层4存储附着系数估计的准确度。各图层具有相同的网格长度、宽度和分辨率，且相同xy坐标对应相同的二维索引。

如图3所示，复合地图以车体为中心，其坐标系M的初始位置与车体坐标系重合，并随着车辆运动实时更新各图层单元格的数据，从而实时反映车辆周围的路况特征。设定复合地图的索引起始值(0,0)位于地图左上角位置，索引沿内存坐标系C的两轴正方向增大。

步骤3：建立计算机内存区域与复合地图单元格之间的二维索引，并通过循环索引技术，实现车辆运动中地图数据的快速更新、存储和读取，避免内存空间重新分配和赋值导致的系统运算量大，效率低的问题。

在本实施例中，如图4所示，建立了内存区域与地图单元格之间的二维索引，使得在移动地图时不必重新分配内存空间以及移动、复制内存数据便可保存新的路况数据，从而提高复合地图的动态构建和更新效率。索引的应用使得在移动地图时不必重新分配内存空间以及移动、复制内存数据便可保存新的路况数据，将车辆运动过程中新扫描的路面高程和附着系数特征数据存入地图缓冲区，并将位置坐标超过地图有效区域的过时数据移出缓冲区队列。

地图的移动及其索引的计算主要分为两个步骤：首先进行行移动，清除k-1时刻内存中对应区域存储的路况数据，并计算行移动过后的内存索引；然后进行列移动，清除k-1时刻内存中对应区域存储的路况数据，并再次计算内存索引。两个步骤完成后即为当前k时刻未加入最新路况测量数据的地图。

具体的移动过程如图5所示，假设地图移动前内存区域存储着k-1时刻的路况数据，相应的单元格索引,并且在k时刻地图沿着x及y轴正方向分别移动了r和3r，则进行行移动及列移动的过程如图4所示。由于使用了循环索引，所以移动时索引的范围没有改变，改变的是索引在地图中的位置。进行行移动时，每当向x轴正方向移动r，便会将当前索引的最后一行索引号赋给第一行，反之亦然。进行列移动时，每当向y轴正方向移动r，便会将当前索引的最后一列索引号赋给第一列，反之亦然。移动完成后，便获得了k时刻内存对应的索引，同时内存中还保留了没被清除的k-1时刻的高程数据。此外，还需要保存内存中左上角第一个位置处的索引作为起始索引值，以便下一次移动地图时计算索引。

步骤4：随着车辆的行进，根据新扫描路面高程和附着系数所对应的栅格xy坐标，计算其所在复合地图内存空间的索引，并通过与该索引对应的数据赋值完成车前路况地图的更新。而对于地图中原有的、非新扫描点，则仅通过索引的改变更新其在复合地图中的位置。

对地图进行移动之后，获得了k时刻内存对应的索引，所以将当前k时刻所测量的最新路况数据添加到内存中的关键便是计算每个测量点在当前时刻复合地图中的索引。为了方便路况数据转换的描述，建立了中间过程坐标系T以及内存坐标系C，如图6所示。内存坐标系C是为了保存索引而建立的坐标系，该坐标系原点置为局部坐标系M_k的左上角，x，y轴的方向分别与局部坐标系M_k反向，此处的局部坐标系是相对于全局坐标系M设定的，是为了便于描述车辆在k时刻的地图信息而建立的，其原点位置随着车辆移动而移动。中间过程坐标系T是相对于内存坐标系C建立的，是为了方便路况数据转换描述而设立的坐标系，原点与内存坐标系C重合，x，y方向分别与C坐标系反向。全局地图坐标系M的构建是基于车体坐标系构建的，车体坐标系是与车辆固连，原点固结于车辆中间轴的中心位置，x方向沿车身指向前方，y方向沿着车辆中间轴指向车身左侧，z轴垂直于XY平面向上。假设初始时刻车体坐标系与地面垂直距离为H，那么地图坐标系就是将车体坐标系沿z轴负方向平移H获得的。

最新的路况测量点p在中间过程坐标系T下的表示为：

测量点p对应的地图索引仅与其平面坐标有关。设_Tr_Tp的平面坐标为(x_T,yT)，则_CrCp的平面坐标为(-x_T,-y_T)。

上述公式描述的是数据在坐标系中的转换，T_p指的是p点是在中间过程坐标系中获得的测量点，同理，M_p就是指的是在全局地图坐标系下获得的测量点。

指的是测量点在中间坐标系下的位置，_Mr_Mp指的是测量点在全局地图坐标系下的位置。该发明中所有的路况数据的参考系均为全局地图坐标系M，_Mr_TM指的是根据中间过程坐标系T和全局地图坐标系M之间的位姿关系确定测试点p在M系下的平面位置，同理，/>

指的是根据中间坐标系与局部地图坐标系M_k之间的位姿关系确定测量点在全局坐标系M下的平面位置，/>

指的是根据全局坐标系M和局部坐标系M_k之间的位姿关系确定测量点在全局坐标系M下的平面位置。

根据索引值与C系下单元格位置坐标之间的关系，在此将_Cr_Cp的坐标分别除以单元格的分辨率r并向下取整便可获得其临时的索引(m,n)：

此时的索引值对应初始化时的索引，它与当前索引值之间的关系需要通过起始索引值计算获得。假设起始索引值为(a,b)，最大索引值为(a_m,b_m)，则计算p点的当前索引值(x_C,b_C)的过程如下：

起始索引值为(a,b)和最大索引值(a_m,b_m)均根据先验知识预先设定。

本发明提出的一种车前地形复合地图的高效构建方法，将路面的高程信息、估计方差、附着系数、识别准确度以分成存储的方式构建车前地形的多层栅格复合地图，增加了路面识别的精度和准确度，对车辆底盘集成控制有着重要的指导意义。另外，本发明还建立了计算机内存与复合地图单元格之间的二维索引，通过循环索引实现了车辆运动中地图数据的快速更新、存储和读取，避免因内存空间重新分配和赋值造成的运算量大、效率低等问题。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种车前地形复合地图的高效构建方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取车前路面工况的高程数据以及车前路面类型识别，并提取与所述车前路面类型对应的路面附着系数；

步骤2：构建车前地形的多层栅格复合地图，分别存储路面的高程数据、附着系数以及高程数据估计方差，并计算识别准确度；

步骤3：建立计算机内存区域与所述多层栅格复合地图各单元格之间的二维索引，并基于循环索引方式实现车辆运动中所述多层栅格复合地图数据的快速更新、存储和读取；

步骤4：在车辆行进过程中，根据新扫描路面高程和附着系数所对应的栅格xy坐标，计算其所在复合地图内存空间的索引，并通过与该索引对应的单元格进行数据赋值完成车前路况地图的更新，其中根据新扫描路面高程和附着系数所对应的栅格xy坐标，计算其所在复合地图内存空间的索引，包括：

建立中间过程坐标系T以及内存坐标系C，则最新的路况测量点p在中间过程坐标系T下的表示为：

其中，M为全局地图坐标系，M_k为局部坐标系，T_p为p点在中间过程坐标系中获得的测量点，M_p为p点在全局地图坐标系下获得的测量点，

指的是测量点在中间坐标系下的位置，_Mr_Mp指的是测量点在全局地图坐标系下的位置，

提取测量点p在中间过程坐标系T下的平面坐标(x_T,y_T)，以及其在内存坐标系C下的平面坐标(-x_T,-y_T)，通过以下计算获取测量点p的临时索引(m,n)：

通过以下计算获取p点的当前索引值计算p点的当前索引(x_C,b_C)：

其中，(a,b)为起始索引值，(a_m,b_m)为最大索引值。

2.根据权利要求1所述的车前地形复合地图的高效构建方法，其特征在于，该方法还包括对于地图中原有的、非新扫描点，通过索引的改变更新其在复合地图中的位置。

3.根据权利要求1所述的车前地形复合地图的高效构建方法，其特征在于，所述获取车前路面工况的高程数据以及车前路面类型识别，并提取与所述车前路面类型对应的路面附着系数，包括：

通过卫星定位差分GPS测量车辆的地理位置坐标、航向角、行驶速度；

通过惯性测量单元IMU测量三向姿态角、角速度及加速度；

通过车辆的CAN总线获取当前车速、各轮转向角、油门和方向盘及制动的操纵输入信号；

通过激光雷达扫描车前地形，并获得路面的点云数据；

通过摄像头识别车前的路面类型，并估计与所述路面类型对应的附着系数。

4.根据权利要求3所述的车前地形复合地图的高效构建方法，其特征在于，所述获取车前路面工况的高程数据以及车前路面类型识别，并提取与所述车前路面类型对应的路面附着系数，还包括：建立激光雷达扫描图像与摄像头拍摄图像之间的对应关系：

其中，p为扫描点在摄像头获取下的图像像素坐标，u为图像像素横坐标，v为图像像素纵坐标，K为摄像头的内参矩阵，

为激光雷达坐标系到摄像头坐标系的旋转矩阵，/>

为激光雷达坐标系到摄像头坐标系的平移矩阵，/>

为激光雷达坐标系到车体坐标系的旋转矩阵，/>

为激光雷达坐标系到车体坐标系的平移矩阵，p_b为当前扫描点在车体坐标系下的坐标，c代表摄像头坐标系，l代表激光雷达坐标系，b代表车体坐标系。

5.根据权利要求1所述的车前地形复合地图的高效构建方法，其特征在于，步骤2中所述多层栅格复合地图以车体为中心，其坐标系M的初始位置与车体坐标系重合，并随着车辆运动实时更新各图层单元格的数据，所述多层栅格复合地图包括：

第一图层，用于存储高程信息；

第二图层，用于存储高程方差；

第三图层，用于存储路面区域的附着系数；

第四图层，用于存储附着系数估计的准确度；

上述各图层具有相同的网格长度、宽度和分辨率，且相同xy坐标对应相同的二维索引。

6.根据权利要求1所述的车前地形复合地图的高效构建方法，其特征在于，步骤3还包括获取当前k时刻未加入最新路况测量数据的地图，包括：

进行行移动，清除k-1时刻内存中对应区域存储的路况数据，并计算行移动过后的内存索引；

进行列移动，清除k-1时刻内存中对应区域存储的路况数据，并再次计算内存索引。

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