CN112881994A - 一种自适应激光雷达线束扫描控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及激光雷达扫描线束控制领域，具体提供了一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，包括以下步骤：S1、采用一般线束对激光雷达有效视场内进行线束稀疏均匀扫描；S2、部署神经网络对已扫描场景进行目标检测与识别；S3、若未识别到感兴趣目标，则对新一帧线束进行扫描；S4、若识别到感兴趣目标，则根据识别结果，对感兴趣区域进行扫描；S5、重复上述S1‑S4步骤，得到符合需求的场景点云数据。与现有技术相比，本发明有助于节省存储与传输带宽，增强数据有效性，为系统其他部件留出裕量。
Description
技术领域
本发明涉及激光雷达扫描线束控制领域，具体提供一种自适应激光雷达线束扫描控制方法。
背景技术
激光雷达，即光学雷达，是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，其在机器中的作用相当于人类的眼睛，能够确定物体的位置、大小和外貌甚至材质。它通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离，通过水平旋转扫描或相控扫描角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系，再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。
激光雷达主要包括激光发射、扫描系统、激光接收和信息处理四大系统，四个系统相辅相成，形成传感闭环。其中扫描系统负载以稳定的转速旋转起来，实现对所在平面的扫描，并产生实时的平面图信息。
目前来说，现有的二维图像进行数据采集时会遇到光照和姿态等问题，数据信息采集不够全面，导致物体识别不出。
发明内容
本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的自适应激光雷达线束扫描控制方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，包括以下步骤：
S1、采用一般线束对激光雷达有效视场内进行线束稀疏均匀扫描；
S2、部署神经网络对已扫描场景进行目标检测与识别；
S3、若未识别到感兴趣目标，则开始新一帧的线束扫描；
S4、若识别到感兴趣目标，则根据识别结果，对感兴趣区域进行扫描；
S5、重复上述S1-S4步骤，得到符合需求的场景点云数据。
作为优选，在步骤S1中，所述的一般线束包括但不限于机械式扫描、微机电式扫描、光学相控阵扫描或Flash扫描方式。
进一步的，在步骤S2中，所述部署神经网络中，在稀疏点云数据帧中部署点云识别网络，得到感兴趣目标的点云坐标范围。
作为优选，点云识别网络为PointNet++、YOLO3D或LaserNet。
进一步的，所述部署神经网络中，或通过对与激光雷达存在固定坐标变换的摄像头图像数据进行二维目标检测算法部署，之后再通过坐标变换得到感兴趣目标的点云坐标范围。
作为优选，所述的二维目标检测算法为YOLO或SSD。
进一步的，在步骤S3中，若未识别到感兴趣目标，则等待一定时间后，进行新一帧的线束稀疏均匀扫描。
进一步的，在步骤S4中，若识别到感兴趣目标并得到区域坐标范围，则根据识别结果，驱动激光雷达线束控制部件，对感兴趣区域坐标范围进行稠密扫描，得到感兴趣目标的细致点云数据。
本发明的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
本发明的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，通过神经网络的实时部署，对场景中感兴趣目标进行识别检测，驱动线束扫描控制部件，对感兴趣目标进行细致扫描，得到更多细节信息，将有助于提高后级点云数据处理的精确性与可靠性。
在场景三维重建、自动驾驶决策和机器人控制等领域中具有重要意义，同时可自适应调整线束控制，对场景内非必要点云数据进行稀疏扫描，有助于节省存储与传输带宽，增强数据有效性，为系统其它部件留出裕量。
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，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1是一种自适应激光雷达线束扫描控制方法的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明的方案，下面结合具体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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属于本发明保护的范围。
下面给出一个最佳实施例：
如图1所示，本实施例中的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，包括以下步骤：
S1、采用一般线束对激光雷达有效视场内进行线束稀疏均匀扫描：
一般线束扫描方法包括但不限于机械式扫描、微机电式扫描、光学相控阵扫描或Flash扫描方式。
S2、部署神经网络对已扫描场景进行目标检测与识别：
部署神经网络，可在稀疏点云数据帧中部署点云识别网络，得到感兴趣目标的点云坐标范围；其中，点云识别网络为PointNet++、YOLO3D或LaserNet。
或通过对与激光雷达存在固定坐标变换的摄像头图像数据进行二维目标检测算法部署，之后再通过坐标变换得到感兴趣目标的点云坐标范围；其中，二维目标检测算法为YOLO或SSD。
S3、若未识别到感兴趣目标，则开始新一帧的线束扫描：
若未识别到感兴趣目标，则等待一定时间后，进行新一帧的线束稀疏均匀扫描。
S4、若识别到感兴趣目标，则根据识别结果，对感兴趣区域进行扫描：
若识别到感兴趣目标并得到区域坐标范围，则根据识别结果，驱动激光雷达线束控制部件，对感兴趣区域坐标范围进行稠密扫描，得到感兴趣目标的细致点云数据。
S5、重复上述S1-S4步骤，得到符合需求的场景点云数据。
上述具体的实施方式仅是本发明具体的个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体的实施方式，任何符合本发明的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法权利要求书的且任何所述技术领域普通技术人员对其做出的适当变化或者替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采用一般线束对激光雷达有效视场内进行线束稀疏均匀扫描；
S2、部署神经网络对已扫描场景进行目标检测与识别；
S3、若未识别到感兴趣目标，则开始新一帧的线束扫描；
S4、若识别到感兴趣目标，则根据识别结果，对感兴趣区域进行扫描；
S5、重复上述S1-S4步骤，得到符合需求的场景点云数据。
2.根据权利要求1所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，在步骤S1中，所述的一般线束包括但不限于机械式扫描、微机电式扫描、光学相控阵扫描或Flash扫描方式。
3.根据权利要求1所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，在步骤S2中，所述部署神经网络中，在稀疏点云数据帧中部署点云识别网络，得到感兴趣目标的点云坐标范围。
4.根据权利要求3所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，点云识别网络为PointNet++、YOLO3D或LaserNet。
5.根据权利要求4所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，所述部署神经网络中，或通过对与激光雷达存在固定坐标变换的摄像头图像数据进行二维目标检测算法部署，之后再通过坐标变换得到感兴趣目标的点云坐标范围。
6.根据权利要求5所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，所述的二维目标检测算法为YOLO或SSD。
7.根据权利要求1所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，在步骤S3中，若未识别到感兴趣目标，则等待一定时间后，进行新一帧的线束稀疏均匀扫描。
8.根据权利要求1所述的一种自适应激光雷达线束扫描控制方法，其特征在于，在步骤S4中，若识别到感兴趣目标并得到区域坐标范围，则根据识别结果，驱动激光雷达线束控制部件，对感兴趣区域坐标范围进行稠密扫描，得到感兴趣目标的细致点云数据。
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