CN111856510A - 一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法 - Google Patents

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CN111856510A CN202010765233.6A CN202010765233A CN111856510A CN 111856510 A CN111856510 A CN 111856510A CN 202010765233 A CN202010765233 A CN 202010765233A CN 111856510 A CN111856510 A CN 111856510A
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杨超
马正
徐彬
刘文婕
王暮遥
路深
赵靖
张宇航
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Chongqing Innovation Center of Beijing University of Technology
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    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
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    • G—PHYSICS
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    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders

Abstract

本发明提供一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，通过目标检测算法定位前方车辆，并生成感兴趣区域，筛选出处于感兴趣区域内的点云数据；剔除无效的点云数据；以车辆纵向行驶方向为X轴，计算点云数据X坐标的期望值EX作为特征坐标，用来代表此刻前方车辆与我车的距离；设置距离阈值TX，比较EX与TX的大小，判断前车距离与本车距离是否太过于接近；比较相邻两时刻的大小，判断前车距离与我车距离是否逐检缩小；设定TTC阈值A,B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急。本发明通过计算TTC来实现前碰撞预警，充分考虑了前车的速度与加速度，并且自车的速度与加速度信息也蕴含在TTC的计算中，降低了误解率，提高了安全性。

Description

一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法
技术领域
本发明涉及车辆安全预警技术领域，尤其是涉及一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法。
背景技术
随着车辆保有量迅速增长，车辆交通事故也逐年攀升，车辆消费者对安全性的要求也日益增高。驾驶员若能在道路交通危险出现前得到预警提醒或提供辅助驾驶，可避免大多数的交通事故的发生。前方碰撞预警系统(FCWS)是先进驾驶辅助系统(ADAS)中的子系统，FCWS能够时刻监测前方车辆，当存在潜在碰撞危险时对驾驶者进行警告甚至主动控制制动踏板实现刹车。FCWS主要涉及几个关键技术：自车及障碍物信息感知与处理、行车安全状态评估和主动制动控制。
激光雷达通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。激光雷达是本申请中重要的传感器，通过激光雷达可以进行前方障碍物的感知。
专利号：CN104648245A提供一种基于激光雷达的前向防碰撞预警方法，该方法只根据与前车的距离来决定是否主动制动或则预警并不准确，特别是在拥堵的城市路况下，会经常导致误判。即使前车距离我车很远，但前车减速的加速度很大，也会在很短时间内引发碰撞，因此不考虑前方车辆的速度与加速度来进行前碰撞预警存在很大的安全隐患。
发明内容
本发明提供一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，应用于智能电驱动车辆的感知与决策系统，本发明依靠激光雷达与摄像头，通过持续估算碰撞时间(TTC)来实现前碰撞预警功能，在考虑前车与我车距离的基础上，综合考虑前车的速度与加速度，能够减少误判，而且提高前碰撞预警的准确性与有效性。
为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：
一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，包括以下步骤：
S1.通过目标检测算法定位前方车辆，并生成感兴趣区域；
S2.将激光雷达产生的点云数据投影至图像上，筛选出处于感兴趣区域内的点云数据；
S3.通过缩放封闭框，设置高度、宽度、反射强度阈值方法剔除无效的点云数据，尽可能保证保留下来的点云数据中多数处于车辆的尾部；
S4.以车辆纵向行驶方向为X轴，计算点云数据X坐标的期望值EX作为特征坐标，用来代表此刻前方车辆与我车的距离；
S5.设置距离阈值TX，通过比较EX与TX的大小，判断前车距离与本车距离是否太过于接近，导致在激光雷达点云数据的采样时间Δt内就发生碰撞；如果EXt>＝TX,进入下一环节继续检测；如果EXt<TX,说明存在危险，对驾驶员进行语音警示，并进行制动；TX为动态阈值，与本车的速度和加速度有关；
S6.通过比较相邻两时刻即EXt和EX(t+1)的大小，判断前车距离与我车距离是否逐检缩小，如果EX(t+1)>＝EXt,代表前方车辆逐渐远离本车车辆，不对本车车辆造成危险，此时进行持续检测，如果EX(t+1)<EXt，根据恒定加速度模型计算TTC:
dt+1＝dt-vt*Δt-1/2*at*Δt2
(dt-dt-1)-(dt+1-dt)＝at*Δt2
vt+1＝vt+at*Δt
TTC＝dt+1/vt+1
其中，dt-1代表EXt-1，dt代表EXt，dt+1代表EX(t+1)，Δt为激光雷达点云数据的采样时间，at为t时刻前方车辆的加速度，vt为t时刻前方车辆的速度，TTC为预估与前方车辆发生碰撞所用时间；
S7.设定TTC阈值A,B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急；
如果TTC>＝A，表明暂时安全；
如果A>TTC>＝B,表明存在碰撞危险，通过语音、振动等方式对驾驶员做出警示；
如果TTC<B，表明情况紧急，通过语言提醒的同时，控制制动踏板进行主动制动，并拉紧安全带。
进一步的，上述步骤周期循环，不断检测。
本发明具有技术效果：
通过计算TTC来实现前碰撞预警，充分考虑了前车的速度与加速度，并且自车的速度与加速度信息也蕴含在TTC的计算中，降低了误解率，提高了安全性。
通过对激光雷达点云数据进行处理，剔除了可能引起错误的点云数据，并且通过计算期望值进一步减小误差，保证了系统的鲁棒性。
附图说明
图1是实施例的智能电驱动车辆示意图。
图2是实施例的目标检测算法定位前方车辆示意图；
图3是实施例的在图像上生成感兴趣区域示意图。
图4是本发明的流程图。
具体实施方式
结合实施例说明本发明的具体技术方案。
如图1，在实施例中，以智能电驱动车辆1为载体，前车窗上安装单目的摄像头2用于图像采集，车辆顶部安装机械式的激光雷达3用于点云数据采集，车辆后部安装工控机4，装载前碰撞预警系统，用于对采集的图像和点云数据进行处理，智能电驱动车辆1以40km/h的速度行驶在城市道路上。如图2，当智能电驱动车辆1的前方出现车辆时，首先通过目标检测算法将其定位，综合考虑检测的精度与速度，本实施例中采用SSD目标检测算法。如图3，将激光雷达产生的点云数据投影至图像上，并筛选出处于感兴趣区域内的部分。本实施例中，计算出感兴趣区域内的点云数据X坐标的期望值EXt为10米，大于阈值TX，表明此时本车暂且处于安全状态，继续进行检测。本实施例中点云数据的采样时间为0.1秒，得到下一时刻的EXt+1小于EXt，进行进行检测。本实施例中，采用恒加速度模型，计算得到预测碰撞时间TTC。与阈值A(2s)进行比较，本实施例中的TTC大于A，表明当前时候车辆处于安全状态，继续进行下一周期的检测。
如图4所示，本次申请专利采用的技术方案是：
S1.通过目标检测算法(以视觉感知算法为例，还可以采用激光雷达点云数据检测算法或则毫米波雷达检测算法)定位前方车辆，并生成感兴趣区域，在图像上表现为有界限的封闭图形或框。
S2.将激光雷达产生的点云数据投影至图像上，筛选出处于感兴趣区域内的点云数据。
S3.通过缩放封闭框，设置高度、宽度、反射强度阈值等方法剔除无效的点云数据(不是来自车辆，可能来自地面)，尽可能保证保留下来的点云数据中多数处于车辆的尾部(相对与地面垂直的区域)。
S4.计算点云数据X坐标(以车辆纵向行驶方向为X轴)的期望值EX作为特征坐标，用来代表此刻前方车辆与我车的距离。
S5.设置距离阈值TX，通过比较EX与TX的大小，判断前车距离与我车距离是否太过于接近，导致在Δt(激光雷达点云数据的采样时间)内就发生碰撞。如果EXt>＝TX,进入下一环节继续检测。如果EXt<TX,说明存在危险，对驾驶员进行语音警示，并进行制动。TX为动态阈值，与本车的速度和加速度有关。
S6.通过比较相邻两时刻(EXt和EX(t+1))的大小，判断前车距离与我车距离是否逐检缩小，如果EX(t+1)>＝EXt,代表前方车辆逐渐远离我方车辆，不对我方车辆造成危险，此时进行持续检测，如果EX(t+1)<EXt，根据恒定加速度模型计算TTC:
dt+1＝dt-vt*Δt-1/2*at*Δt2
(dt-dt-1)-(dt+1-dt)＝at*Δt2
vt+1＝vt+at*Δt
TTC＝dt+1/vt+1
其中，dt-1代表EXt-1，dt代表EXt，dt+1代表EX(t+1)，Δt为激光雷达点云数据的采样时间，at为t时刻前方车辆的加速度，vt为t时刻前方车辆的速度，TTC为与预估与前方车辆发生碰撞所用时间。
S7.设定TTC阈值A,B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急，如果TTC>＝A，表明暂时安全，如果A>TTC>＝B,表明存在碰撞危险，通过语音、振动等方式对驾驶员做出警示，如果TTC<B，表明情况紧急，通过语言提醒的同时，控制制动踏板进行主动制动，并拉紧安全带。
FCWS系统周期循环，不断检测，一个周期的流程图如图4。

Claims (3)

1.一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.通过目标检测算法定位前方车辆，并生成感兴趣区域；
S2.将激光雷达产生的点云数据投影至图像上，筛选出处于感兴趣区域内的点云数据；
S3.通过缩放封闭框，设置高度、宽度、反射强度阈值方法剔除无效的点云数据，尽可能保证保留下来的点云数据中多数处于车辆的尾部；
S4.以车辆纵向行驶方向为X轴，计算点云数据X坐标的期望值EX作为特征坐标，用来代表此刻前方车辆与我车的距离；
S5.设置距离阈值TX，通过比较EX与TX的大小，判断前车距离与本车距离是否太过于接近，导致在激光雷达点云数据的采样时间Δt内就发生碰撞；如果EXt>＝TX,进入下一环节继续检测；如果EXt<TX，说明存在危险，对驾驶员进行语音警示，并进行制动；TX为动态阈值，与本车的速度和加速度有关；
S6.通过比较相邻两时刻即EXt和EX(t+1)的大小，判断前车距离与我车距离是否逐检缩小，如果EX(t+1)>＝EXt,代表前方车辆逐渐远离本车车辆，不对本车车辆造成危险，此时进行持续检测，如果EX(t+1)<EXt，计算预估与前方车辆发生碰撞所用时间；
S7.设定TTC阈值A,B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急；
如果TTC>＝A，表明暂时安全；
如果A>TTC>＝B,表明存在碰撞危险，通过语音、振动等方式对驾驶员做出警示；
如果TTC<B，表明情况紧急，通过语言提醒的同时，控制制动踏板进行主动制动，并拉紧安全带。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，其特征在于，S6中计算预估与前方车辆发生碰撞所用时间TTC，根据恒定加速度模型计算:
dt+1＝dt-vt*Δt-1/2*at*Δt2
(dt-dt-1)-(dt+1-dt)＝at*Δt2
vt+1＝vt+at*Δt
TTC＝dt+1/vt+1
其中，dt-1代表EXt-1，dt代表EXt，dt+1代表EX(t+1)，Δt为激光雷达点云数据的采样时间，at为t时刻前方车辆的加速度，vt为t时刻前方车辆的速度，TTC为预估与前方车辆发生碰撞所用时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆前碰撞预测方法，其特征在于，步骤周期循环，不断检测。
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