CN113030976A - 一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，该方法通过连续存储多帧激光雷达点云，过滤出每一帧中的地面点，利用平移和旋转矩阵拼接地面点得到地面点云，而后在地面点云中根据强度的预设阈值提取出可能的金属井盖的提取点，进行欧式聚类得到金属井盖可能存在的区域，最后采集当前毫米波雷达数据，将得到的待选金属井盖区域内的目标全部删除。本发明不会出现将静止在地面上的金属障碍物滤去的情况，解决了现有方法在滤去金属井盖时会将静止的地面障碍物同时滤去，从而造成车辆与静止的地面障碍物产生碰撞的问题。

Description

一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法
技术领域
本发明涉及一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，属于机器视觉的技术领域。
背景技术
近年来，随着AI技术的发展和传感器水平的进步，自动驾驶、移动机器人等技术已成为研究热点。这些技术实现的前提是充分感知周围环境。自动驾驶车辆对周围环境的感知主要依靠毫米波雷达、激光雷达和摄像头这三类传感器。其中，毫米波雷达易将地面的金属井盖识别为目标，造成感知模块将金属井盖识别为障碍物，造成车辆减速，带来不舒适的乘坐感受。
为了解决将地面的金属井盖识别为目标这一问题，传统的方法是利用目标的RCS值（雷达散射面积的值）和目标的速度滤去被识别为目标的金属井盖，但这种方法会将静止在地面上的金属障碍物（金属垃圾桶）滤去，造成车辆与金属障碍物发生碰撞。故此，提出一种新型方法用来解决这一问题具有重要意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，可以解决现有技术中将金属障碍物识别为金属井盖的问题，从而避免车辆与金属障碍物发生碰撞。
为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是：一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，包括以下步骤：
在车辆车身上安装毫米波雷达和激光雷达；
存储激光雷达扫描得到的连续的多帧点云；
提取每帧点云中的地面点，并将提取的地面点进行拼接构建局部地面点云；
提取所述局部地面点云中强度值大于预设阈值的地面点作为提取点；
对所述提取点执行欧式聚类算法得到金属井盖可能存在的区域；
采集当前毫米波雷达数据，识别出毫米波雷达数据侦测到的目标；然后将侦测到的目标投影到地面上，若毫米波雷达侦测到的某一目标的投影位于所述金属井盖可能存在的区域则判定该目标为金属井盖，在毫米波雷达数据中删除该目标。
优选的，构建所述激光雷达的局部地面点云的方法包括以下步骤：
对任一对相邻帧点云，利用点云中的GPRMC消息中的经纬度信息计算该相邻帧点云之间的旋转矩阵和平移矩阵，并作为初始猜测矩阵进行ICP运算，计算出该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵；
对相邻帧点云之间的地面点，通过该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵进行拼接，从而得到局部地面点云。
本发明带来的有益效果是：本发明通过激光雷达点云计算得到金属井盖可能存在的区域，并采集当前毫米波雷达数据，将位于金属井盖可能存在的区域内的目标判定为金属井盖，从而避免了现有方法中在过滤金属井盖时会将静止在地面上的金属障碍物同时滤去的情况，减少了车辆与静止的地面金属障碍物产生碰撞的概率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明。
图1是本发明实施例中毫米波雷达的安装示意图；
图2是本发明实施例中激光雷达的安装示意图；
图3是本发明实施例的过程示意图。
具体实施方式
实施例
为了解决自动驾驶车辆在感知周围环境时将地面的金属井盖识别为目标这一问题，传统的方法是利用目标的RCS值（雷达散射面积的值）和目标的速度滤去被识别为目标的金属井盖，即首先根据毫米波雷达返回的目标数据中的速度值滤去有速度的目标得到静止目标，然后根据预先设定的阈值，在静止目标中滤去RCS值不在阈值范围内的目标，过滤之后的余下的目标则判定为金属井盖。但这种方法会将静止在地面上的金属障碍物（金属垃圾桶）滤去，有可能造成车辆与金属障碍物发生碰撞。
图3（a）所示为车辆与金属井盖的位置示意图。为了避免车辆与金属障碍物发生碰撞，本实施例提出一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，本实施例的方法包括以下步骤：
步骤一、如图1和图2所示，在车辆车身前保险杠安装毫米波雷达，在车顶水平安装32线激光雷达。
步骤二、存储激光雷达扫描得到的连续的多帧点云，比如连续的10帧。
步骤三、提取每帧点云中的地面点，并将提取的地面点进行拼接构建局部地面点云；
构建局部地面点云的优选方法，包括以下步骤：
对任一对相邻帧点云，利用点云中的GPRMC消息中的经纬度信息计算该相邻帧点云之间的旋转矩阵和平移矩阵，并作为初始猜测矩阵进行ICP运算，计算出该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵；
S1、对任一对相邻帧点云，利用点云中的GPRMC消息中的经纬度信息计算该相邻帧点云之间的旋转矩阵和平移矩阵，并作为初始猜测矩阵进行ICP运算，计算出该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵。
需要说明的是，GPRMC为雷达GPS功能中的推荐定位信息，其中存储有较GPGGA更为准确的经纬度信息。
旋转矩阵用来表示相邻两个点云帧的姿态之间的旋转的矩阵，包含了旋转的方向和旋转的大小；平移矩阵用来表示相邻两个点云帧之间的位移的矩阵。计算相邻帧点云之间的旋转矩阵和平移矩阵的计算过程为现有技术，可参考相关文献，不再赘述。
考虑到由gps经纬度得到的旋转矩阵和平移矩阵不仅精度低，还包含误差，而经过ICP运算得到的旋转矩阵和平移矩阵精度更高，利用以上矩阵拼接所有的相邻点云帧得到主激光雷达的局部点云地图才是正确的点云地图。
S2、对相邻帧点云之间的地面点，通过该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵进行拼接，从而得到局部地面点云。
步骤四、提取所述局部地面点云中强度值大于预设阈值的地面点作为提取点（图3（b）中的散点即为提取点）。一般来说，激光雷达的安装高度、安装角度及激光属性不同都会影响阈值的大小，因此阈值需要针对激光雷达的自身属性和安装情况使用金属标定物进行标定。
步骤五、对所述提取点执行欧式聚类算法得到金属井盖可能存在的区域（参见图3（c）、（d）中的菱形区域）。欧式聚类算法以欧氏距离作为聚类的距离判断准则，为现有技术，不再赘述。
步骤六、采集当前毫米波雷达数据，识别出毫米波雷达数据侦测到的目标（图3（e）显示为两个目标），如背景技术所述，对自动驾驶车辆来说，如何识别出毫米波雷达数据侦测到的目标为现有技术，不再赘述；然后将侦测到的目标投影到地面上（可根据毫米波雷达和激光雷达的外参矩阵之间的关系进行投影），若毫米波雷达侦测到的某一目标的投影位于所述金属井盖可能存在的区域（比如图3（f）中左侧的目标），则判定该目标为金属井盖，在毫米波雷达数据中删除该目标（如图（g）所示），从而消除了金属井盖对毫米波雷达的干扰。
本实施例通过连续存储多帧激光雷达点云，过滤出每一帧中的地面点，利用平移和旋转矩阵拼接地面点得到地面点云，而后在地面点云中根据强度的预设阈值提取出可能的金属井盖的提取点，进行欧式聚类得到金属井盖可能存在的区域，最后采集当前毫米波雷达数据，将得到的待选金属井盖区域内的目标全部删除，将不会出现将静止在地面上的金属障碍物滤去的情况，解决了现有方法在滤去被识别为目标的金属井盖时会将静止的地面障碍物同时滤去，造成车辆与静止的地面障碍物产生碰撞的问题。
本发明不局限于上述实施例所述的具体技术方案，除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等形成的技术方案，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，其特征在于，包括以下步骤：
在车辆车身上安装毫米波雷达和激光雷达；
存储激光雷达扫描得到的连续的多帧点云；
提取每帧点云中的地面点，并将提取的地面点进行拼接构建局部地面点云；
提取所述局部地面点云中强度值大于预设阈值的地面点作为提取点；
对所述提取点执行欧式聚类算法得到金属井盖可能存在的区域；
采集当前毫米波雷达数据，识别出毫米波雷达数据侦测到的目标；然后将侦测到的目标投影到地面上，若毫米波雷达侦测到的某一目标的投影位于所述金属井盖可能存在的区域则判定该目标为金属井盖，在毫米波雷达数据中删除该目标。
2.根据权利要求1所述的利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，其特征在于，构建所述激光雷达的局部地面点云的方法包括以下步骤：
对任一对相邻帧点云，利用点云中的GPRMC消息中的经纬度信息计算该相邻帧点云之间的旋转矩阵和平移矩阵，并作为初始猜测矩阵进行ICP运算，计算出该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵；
对相邻帧点云之间的地面点，通过该相邻帧点云之间的精确的旋转矩阵和精确的平移矩阵进行拼接，从而得到局部地面点云。
3.根据权利要求1或2所述的利用激光雷达消除金属井盖对毫米波雷达干扰的方法，其特征在于：所述毫米波雷达安装在车辆车身的前保险杠上，所述激光雷达水平安装在车顶。
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