CN113432553A - 一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆，涉及自动驾驶车辆技术领域。本申请可以根据获得初始挂车夹角来确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；对激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；根据预先构造的目标优化函数对候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；根据挂车边界直线确定挂车夹角。本申请实施例可以实现一种结构简单、快速准确测量挂车夹角的方案。

Description

一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆
技术领域
本申请涉及自动驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆。
背景技术
目前，随着物流运输行业的发展，集装箱卡车等带有牵引车和挂车的车辆(以下简称半挂车)的应用越来越广泛。半挂车作为一种重型的交通运输工具，相比单体式卡车，半挂车更能够提高公路运输的综合经济效益，而随着自动驾驶技术的发展，挂车夹角(如图1所示的半挂车的上视图，挂车夹角是指牵引车11中轴线和挂车12中轴线之间的夹角α)作为自动驾驶规划和控制点基础成为了研究的重点。
当前，如何实现一种结构简单、快速准确测量挂车夹角的方法称为了一个亟待解决的问题。
发明内容
本申请的实施例提供一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆，能够实现一种结构简单、快速准确测量挂车夹角的方案。
为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
本申请实施例的第一方面，提供一种挂车夹角的测量方法，应用于一种半挂车，所述半挂车包括牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板；
所述挂车夹角的测量方法，包括：
获得初始挂车夹角；
根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；
在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；
对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；
根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；
根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
本申请实施例的第二方面，提供一种挂车夹角的测量装置，应用于一种半挂车，所述半挂车包括牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板；
所述挂车夹角的测量装置，包括：
初始挂车夹角获得单元，用于获得初始挂车夹角；
测量选择单元，用于根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；
激光点云采集控制单元，用于在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；
点云处理单元，用于对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；
挂车边界直线确定单元，用于根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；
挂车夹角确定单元，用于根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
本申请实施例的第三方面，提供一种车辆，包括挂车夹角的测量装置，以及牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板；
所述挂车夹角的测量装置与单线激光雷达和各多线激光雷达通信连接，用于获得初始挂车夹角；根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，实现上述第一方面所述的挂车夹角的测量方法。
本申请实施例的第五方面，提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述第一方面所述的挂车夹角的测量方法。
本申请实施例的第六方面，提供一种芯片系统，包括处理器，所述处理器与存储器的耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的挂车夹角的测量方法。
本申请实施例的第七方面，提供一种计算机服务器，包括存储器，以及与所述存储器通信连接的一个或多个处理器；
所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现如上述第一方面所述的挂车夹角的测量方法。
本申请实施例提供的一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆，应用于具有牵引车和挂车的半挂车；在牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板。这样，本申请实施例中可以根据获得初始挂车夹角来确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；进而根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。可见，本申请实施例可以实现一种结构简单、快速准确测量挂车夹角的方案。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例中所涉及的挂车夹角的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种挂车夹角的测量方法的流程图一；
图3为本申请实施例中的半挂车的结构示意图；
图4为本申请实施例中的激光雷达采集场景示意图一；
图5为本申请实施例中的激光雷达采集场景示意图二；
图6为本申请实施例中的多线激光雷达的分布示意图一；
图7为本申请实施例中的多线激光雷达的分布示意图二；
图8为本申请实施例提供的一种挂车夹角的测量方法的流程图二；
图9为本申请实施例中的半挂车环境下的坐标系示意图；
图10为本申请实施例中的预设的三维坐标范围的示意图；
图11为本申请实施例中的挂车夹角的测量装置的结构示意图；
图12为本申请实施例提供的一种车辆的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了使本领域的技术人员更好的了解本申请，下面先对本申请实施例中出现的部分技术术语进行解释如下：
点云：在逆向工程中通过测量仪器得到的物体外观表面的点数据集合称为点云。
IMU：Inertial Measurement Unit，惯性测量单元，是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。
帧(Frame)：传感器完成一次观测所接收到的测量数据，如相机的一帧数据为一张图片，激光雷达的一帧数据为一组激光点云。
本申请中的“车辆”通常可以包括：动力系统、传感器系统、控制系统、外围设备和计算机系统。在其它实施例中，车辆可以包括更多、更少或者不同的系统。
其中，动力系统是为车辆提供动力运动的系统，包括：引擎/马达、变速器和车轮/轮胎、能源单元。
控制系统可以包括控制车辆及其组件的装置的组合，例如转向单元、节气门、制动单元。
外围设备可以是允许车辆与外部传感器、其它车辆、外部计算设备和/或用户进行交互的设备，例如无线通信系统、触摸屏、麦克风和/或扬声器。
基于上述描述的车辆，自动驾驶车辆中还配置有传感器系统和自动驾驶控制装置。
传感器系统可以包括用于感测车辆所处环境的信息的多个传感器，以及改变传感器的位置和/或方向的一个或多个致动器。传感器系统可以包括全球定位系统传感器、惯性测量单元、无线电检测和测距(RADAR)单元、相机、激光测距仪、光检测和测距(LIDAR)单元和/或声学传感器等传感器的任何组合；传感器系统还可以包括监视车辆内部系统的传感器(例如O2监视器、燃油表、引擎温度计等)。
自动驾驶控制装置可以包括一个处理器和存储器，存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令实现包括地图引擎、定位模块、感知模块、导航或路径模块、以及自动控制模块等的功能。地图引擎和定位模块用于提供地图信息和定位信息。感知模块用于根据传感器系统获取到的信息和地图引擎提供的地图信息感知车辆所处环境中的事物。导航或路径模块用于根据地图引擎、定位模块和感知模块的处理结果，为车辆规划行驶路径。自动控制模块将导航或路径模块等模块的决策信息输入解析转换成对车辆控制系统的控制命令输出，并通过车载网(例如通过CAN总线、局域互联网络、多媒体定向系统传输等方式实现的车辆内部电子网络系统)将控制命令发送给车辆控制系统中的对应部件，实现对车辆的自动控制；自动控制模块还可以通过车载网来获取车辆中各部件的信息。
目前，为了测量挂车夹角，现有的相关技术可分为接触式和非接触式的解决方案，其中接触式方案，例如基于磁感应等原理的接触式传感器的方案，对安装场景要求严苛，从结构和检测精度上来说不适用于牵引车车头和挂车相对运动较为不规律的场景，且存在安全隐患。而非接触式方案一般是通过单一的雷达来进行测量，其主要存在三方面的不足，一是检测范围不满足应用场景需求，不能实现全角度覆盖，二是方案泛化能力不足，需要繁杂的准备工作，不能实现各种车型卡车的快速适配，三是方案的检测精度、输出频率和鲁棒性不能适用于高精度场景，例如港区自动驾驶倒车场景等。本申请为了克服以上的问题，提供了后续的实施例。
如图2所示，本申请实施例提供一种挂车夹角的测量方法，应用于如图3(图3为半挂车20的下视图)所示的一种半挂车20，半挂车20包括牵引车201和挂车202，牵引车201和挂车202通过转轴205连接，使得挂车202相对于牵引车201可以转动；在牵引车201的两侧(如牵引车201的前端左右两侧，即车辆前脸的左右两侧)分别设置有至少一个多线激光雷达203(例如可以是左右两侧分别设置一个多线激光雷达，两个多线激光雷达或者更多的多线激光雷达，此处由于图3的限制，仅展示了左右两侧分别设置一个多线激光雷达的情况)。另外如图3所示，在牵引车201的尾部设置有单线激光雷达206，在挂车202的头部设置有与单线激光雷达位置对应的激光反射板204。
如图2所示，该挂车夹角的测量方法，包括：
步骤301、获得初始挂车夹角。
步骤302、根据初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量。
步骤303、在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光。
步骤304、对激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云。
步骤305、根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线。
步骤306、根据挂车边界直线确定挂车夹角。
考虑到在牵引车201的尾部仅设置一个单线激光雷达206也可以向激光反射板204的反射面发射激光，通过该一个单线激光雷达206一般也能够完成挂车夹角的测量。但是，对于挂车夹角较大的场景，如图4所示，激光反射板204可能已经移动到了牵引车201的侧面，进入到了单线激光雷达206的盲区，单一的单线激光雷达206发射的激光已经无法射到激光反射板204的反射面上，造成挂车夹角的测量失败。因此，本申请实施例中也可以根据初始挂车夹角，确定当前的挂车夹角环境(挂车夹角较大的环境或者挂车夹角较小的环境)，从而确定应用单线激光雷达206进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达203进行挂车夹角测量。
如图5所示，本申请采用在牵引车201的两侧(如牵引车201的前端左右两侧，即前脸的左右两侧)分别设置至少一个多线激光雷达203(例如可以是左右两侧分别设置一个多线激光雷达，两个多线激光雷达或者更多的多线激光雷达，此处由于图5的限制，仅展示了左右两侧分别设置一个多线激光雷达的情况)，这样，在激光反射板204移动到了牵引车201的侧面时，至少其中一侧的多线激光雷达发射的激光可以射到挂车的表面，从而能够被用于挂车夹角的测量。
此处，为了表明牵引车201的两侧分别设置至少一个多线激光雷达203，如图6和图7所示，多线激光雷达203在牵引车201的前端的分布方式可以为左右两侧各有一个多线激光雷达203(图6)，或者各有两个多线激光雷达203(图7)，但不仅局限于此，在不考虑成本的情况下，甚至还可以在左右两侧设置更多的多线激光雷达，并在后续得到测量结果时，对测量结果进行融合处理，使得得到的测量结果更为准确。
值得说明的是，本申请实施例中所采用多线激光雷达可以采用如16线、32线、64线激光雷达等，但不仅局限于此。
为了使本领域的技术人员更加了解本申请，下面列举一个更为详细的实施例，如图8所示，本申请实施例提供一种挂车夹角的测量方法，应用于上述如图3所示的半挂车20，该半挂车20的结构在上述已有描述，此处不再赘述。该方法包括：
步骤401、获得初始挂车夹角。
值得说明的是，挂车夹角的测量可以是按照预设周期进行的，例如每1秒测量一次。因此该初始挂车夹角可以是上一周期按照本申请实施例的方法得到的挂车夹角。另外，在最初进行挂车夹角测量时，该初始挂车夹角还可以是从外部环境(如人为输入，外部视觉传感器识别等方式)得到的初始值。例如，出于对实际工况和鲁棒性考虑，可以从小角度开始初始化，例如由单线激光雷达来得到初始挂车夹角，但不仅局限于此。具体的初始挂车夹角的获得方式有很多，此处不再一一列举。
步骤402、判断初始挂车夹角是否大于预先设置的夹角阈值。
此处，该夹角阈值可以根据单线激光雷达、多线激光雷达的安装位置以及牵引车与挂车的结构等预先设置，以确保在采用单线激光雷达和多线激光雷达时，都能实现挂车夹角的测量。例如夹角阈值为30°、40°、45°等，但不仅局限于此。
在初始挂车夹角小于或等于预先设置的夹角阈值时，执行步骤403。
在初始挂车夹角大于预先设置的夹角阈值时，执行步骤405。
步骤403、确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量，控制单线激光雷达发射激光，并接收激光反射板反射的激光点云。
步骤404、根据从单线激光雷达接收的激光点云计算挂车夹角。
此处，根据从单线激光雷达接收的激光点云计算挂车夹角的方式可以参见申请公布号为CN108761481A的专利申请，此处不再赘述。
步骤405、确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光。
此处，获得半挂车的偏转方向可以根据多种方式实现：
方式一：根据上一周期的挂车夹角来确定半挂车的偏转方向是左转或右转。
方式二：根据半挂车的车辆转向信号来确定半挂车的偏转方向是左转或右转。
具体的获得半挂车的偏转方向的方式有多种，此处不再一一列举。
当半挂车的偏转方向为左转时，则可以应用半挂车左侧的多线激光雷达，当半挂车的偏转方向为右转时，则可以应用半挂车右侧的多线激光雷达，以使得多线激光雷达能够采集到挂车表面的点云数据。
此处的挂车可以携带挂箱，也可以不携带挂箱，此处不做限定。
一般情况下，各多线激光雷达的采样频率可以为10Hz，但不仅局限于此。另外，多线激光雷达在向外发射激光时带有自身对应的标识，从而可以保证多线激光雷达在接收挂车的表面反射的激光点云时，仅接收自身对应的激光点云，而不会接收到其他多线激光雷达对应的激光点云。另外，由于半挂车20的结构特点，在存在一定挂车夹角时，一般仅有一侧的多线激光雷达可以接收挂车的表面反射的激光点云。
步骤406、将激光点云从多线激光雷达坐标系变换到牵引车与挂车的旋转中心坐标系下，形成旋转中心坐标系点云数据。
值得说明的是，一般在自动驾驶技术中，为了研究带有牵引车和挂车的半挂车，如图9所示，整个半挂车的坐标系可以有多线激光雷达坐标系l(包括左侧多线激光雷达(Lidar_L)坐标系ll和右侧多线激光雷达(Lidar_R)坐标系lr，在应用多线激光雷达坐标系时，按照车辆左转或右转来确定应用对应的多线激光雷达坐标系)，牵引车与挂车的旋转中心坐标系j，以及车体惯性测量单元IMU坐标系b。
则上述步骤406中，将激光点云从多线激光雷达坐标系变换到牵引车与挂车的旋转中心坐标系下，形成旋转中心坐标系点云数据，可以采用如下方式实现：
将多线激光雷达坐标系下的激光点云：
Figure BDA0002422013890000091
根据公式：
Figure BDA0002422013890000092
变换到牵引车与挂车的旋转中心坐标系下，形成旋转中心坐标系点云数据：P′＝{p′0,...,p′i,...,p′n}；其中，
Figure BDA0002422013890000093
表示激光点云维度，x、y、z表示激光点云三维坐标，i表示反射强度；
Figure BDA0002422013890000094
为车体惯性测量单元IMU坐标系b到牵引车与挂车的旋转中心坐标系j的变换关系；Tl b为多线激光雷达坐标系l到车体IMU坐标系b的变换关系；
Figure BDA0002422013890000095
表示多线激光雷达坐标系l到牵引车与挂车的旋转中心坐标系j的旋转矩阵；
Figure BDA0002422013890000096
表示多线激光雷达坐标系l到牵引车与挂车的旋转中心坐标系j的平移矩阵。
步骤407、将旋转中心坐标系点云数据采用预设条件进行感兴趣区域ROI滤波。
此处的步骤407中，将旋转中心坐标系点云数据采用预设条件进行感兴趣区域ROI滤波，可以采用如下方式实现：
从旋转中心坐标系点云数据：P′＝{p′0,...,p′i,...,p′n}中选取满足预设条件的点云数据。
该预设条件包括以下条件：
①、在旋转中心坐标系的x-y平面内，点云与旋转中心坐标系的原点的距离小于预先设置的距离阈值dt。
通过条件①可以将距离较远的干扰点去除。
②、旋转中心坐标系点云数据的点云三维坐标在预设的三维坐标范围内。
此处的预设的三维坐标范围可以根据车体表面三维模型点在旋转中心坐标系下的坐标，以及上一周期的挂车夹角确定的。例如根据上一周期的挂车夹角及预先获知的车体表面三维模型点在旋转中心坐标系下的坐标(用于表示车体的尺寸，可预先通过外部的激光雷达扫描确定)，将在上一周期的挂车外部的一预设距离区域范围确定为预设的三维坐标范围内。
例如，如图10所示，上一周期的挂车夹角及预先获知的车体表面三维模型点在旋转中心坐标系下的坐标已经获知的情况下，可以得到挂车当前的姿态，从而可以将上一周期的挂车外部的一预设距离区域范围(图中阴影部分仅描述了在平面范围内的区域范围，实际上，在挂车的上部和下部也同样具有类似的区域范围)，这样可以将该立体的区域范围作为预设的三维坐标范围。如此设置的原因是相邻周期的时间较短(一般为0.1s)，挂车夹角的变化较为微小，因此挂车在当前周期与上一周期的变化较小，应处于预设的三维坐标范围内。
根据条件②可以将超出车体周围一定范围的干扰点去除。
③、旋转中心坐标系点云数据中的点云对应的反射强度大于预先设置的反射强度阈值。
根据条件③可以将反射强度较小，可能为噪声的点去除。
步骤408、将进行ROI滤波后的旋转中心坐标系点云数据进行降采样，形成候选点云。
步骤409、根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线。
此处的步骤409中，根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线，可以采用如下方式实现：
根据预先构造的目标优化函数：
Figure BDA0002422013890000101
对候选点云进行优化求解(例如采用LM(Levenberg-Marquardt，列文伯格-马夸尔特法)方法进行优化求解)，确定挂车边界直线；其中，X为自变量，X＝{a,b}，X＝{a,b}表示待确定的挂车边界直线y＝ax+b中的参数a和b，f(X)为残差函数，
Figure BDA0002422013890000102
Figure BDA0002422013890000103
表示鲁棒核函数；x，y表示候选点云在旋转中心坐标系x-y平面内的坐标信息；α为预先设置的正则惩罚因子。
这样，通过目标优化函数得到的挂车边界直线可以将上述候选点云围在有车辆的一侧，并且使得点云整体与该挂车边界直线最为接近。
步骤410、根据挂车边界直线在旋转中心坐标系x-y平面的斜率，确定挂车夹角。
另外，如图11所示，本申请实施例还提供一种挂车夹角的测量装置，应用于一种半挂车，半挂车包括牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板。该半挂车的具体结构在上述实施例中已经描述，此处不再赘述。
在图11中，该挂车夹角的测量装置，包括：
初始挂车夹角获得单元51，用于获得初始挂车夹角。
测量选择单元52，用于根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量。
激光点云采集控制单元53，用于在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光。
点云处理单元54，用于对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云。
挂车边界直线确定单元55，用于根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线。
挂车夹角确定单元56，用于根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
另外，如图12所示，本申请实施例提供一种车辆50，包括挂车夹角的测量装置601，以及牵引车201和挂车202；在牵引车201的尾部设置有单线激光雷达206，在所述牵引车201的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达203(例如可以是左右两侧分别设置一个多线激光雷达，两个多线激光雷达或者更多的多线激光雷达，此处由于图12的限制，仅展示了左右两侧分别设置一个多线激光雷达的情况)，在挂车202头部设置有与单线激光雷达206位置对应的激光反射板204。
挂车夹角的测量装置601与单线激光雷达206和各多线激光雷达203通信连接，用于获得初始挂车夹角；根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
另外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，实现上述实施例中的挂车夹角的测量方法，此处不再赘述。
另外，本申请实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述实施例中的挂车夹角的测量方法，此处不再赘述。
另外，本申请实施例还提供一种芯片系统，包括处理器，所述处理器与存储器的耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现上述实施例中的挂车夹角的测量方法，此处不再赘述。
另外，本申请实施例还提供一种计算机服务器，包括存储器，以及与所述存储器通信连接的一个或多个处理器；
所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现如上述实施例中的挂车夹角的测量方法，此处不再赘述。
本申请实施例提供的一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆，应用于具有牵引车和挂车的半挂车；在牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板。这样，本申请实施例中可以根据获得初始挂车夹角来确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；进而根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。可见，本申请实施例可以实现一种结构简单、快速准确测量挂车夹角的方案。
另外，本申请实施例可以不依赖先验模型，可实现任意车型半挂型卡车的快速部署实现。本申请实施例的性能参数方面，可以实现全角度检测，检测结果和真值误差在0.3°以内，静态和动态场景下的检测结果一致性波动在±0.25°以内，检测频率可达20hz，从而保证结果的实时性。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本申请中应用了具体实施例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (14)

1.一种挂车夹角的测量方法，其特征在于，应用于一种半挂车，所述半挂车包括牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板；
所述挂车夹角的测量方法，包括：
获得初始挂车夹角；
根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；
在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；
对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；
根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；
根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量，包括：
判断所述初始挂车夹角是否大于预先设置的夹角阈值；
在所述初始挂车夹角大于预先设置的夹角阈值时，确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；
在所述初始挂车夹角小于或等于预先设置的夹角阈值时，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云，包括：
将所述激光点云从多线激光雷达坐标系变换到牵引车与挂车的旋转中心坐标系下，形成旋转中心坐标系点云数据；
将旋转中心坐标系点云数据采用预设条件进行感兴趣区域ROI滤波；
将进行ROI滤波后的旋转中心坐标系点云数据进行降采样，形成候选点云。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述激光点云从多线激光雷达坐标系变换到牵引车与挂车的旋转中心坐标系下，形成旋转中心坐标系点云数据，包括可：
将多线激光雷达坐标系下的激光点云：
Figure FDA0002422013880000021
根据公式：
Figure FDA0002422013880000022
变换到牵引车与挂车的旋转中心坐标系下，形成旋转中心坐标系点云数据：P′＝{p′0,...,p′i,...,p′n}；其中，
Figure FDA0002422013880000023
表示激光点云维度，x、y、z表示激光点云三维坐标，i表示反射强度；
Figure FDA0002422013880000024
为车体惯性测量单元IMU坐标系b到牵引车与挂车的旋转中心坐标系j的变换关系；Tl b为多线激光雷达坐标系l到车体IMU坐标系b的变换关系；
Figure FDA0002422013880000025
表示多线激光雷达坐标系l到牵引车与挂车的旋转中心坐标系j的旋转矩阵；
Figure FDA0002422013880000026
表示多线激光雷达坐标系l到牵引车与挂车的旋转中心坐标系j的平移矩阵。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将旋转中心坐标系点云数据采用预设条件进行感兴趣区域ROI滤波，包括：
从旋转中心坐标系点云数据：P′＝{p′0,...,p′i,...,p′n}中选取满足预设条件的点云数据；
所述预设条件包括以下条件：
在旋转中心坐标系的x-y平面内，点云与旋转中心坐标系的原点的距离小于预先设置的距离阈值dt；
旋转中心坐标系点云数据的点云三维坐标在预设的三维坐标范围内；所述预设的三维坐标范围是根据车体表面三维模型点在旋转中心坐标系下的坐标，以及上一周期的挂车夹角确定的；
旋转中心坐标系点云数据中的点云对应的反射强度大于预先设置的反射强度阈值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线，包括：
根据预先构造的目标优化函数：
Figure FDA0002422013880000027
对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；其中，X为自变量，X＝{a,b}，X＝{a,b}表示待确定的挂车边界直线y＝ax+b中的参数a和b，f(X)为残差函数，
Figure FDA0002422013880000031
Figure FDA0002422013880000032
表示鲁棒核函数；x，y表示候选点云在旋转中心坐标系x-y平面内的坐标信息；α为预先设置的正则惩罚因子。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述挂车边界直线确定挂车夹角，包括：
根据挂车边界直线在旋转中心坐标系x-y平面的斜率，确定挂车夹角。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
在确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量时，控制单线激光雷达发射激光，并接收激光反射板反射的激光点云；
根据从单线激光雷达接收的激光点云计算挂车夹角。
9.一种挂车夹角的测量装置，其特征在于，应用于一种半挂车，所述半挂车包括牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板；
所述挂车夹角的测量装置，包括：
初始挂车夹角获得单元，用于获得初始挂车夹角；
测量选择单元，用于根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；
激光点云采集控制单元，用于在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；
点云处理单元，用于对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；
挂车边界直线确定单元，用于根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；
挂车夹角确定单元，用于根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
10.一种车辆，其特征在于，包括挂车夹角的测量装置，以及牵引车和挂车；在所述牵引车的尾部设置有单线激光雷达，在所述牵引车的两侧分别设置有至少一个多线激光雷达，在挂车头部设置有与所述单线激光雷达位置对应的激光反射板；
所述挂车夹角的测量装置与单线激光雷达和各多线激光雷达通信连接，用于获得初始挂车夹角；根据所述初始挂车夹角，确定应用单线激光雷达进行挂车夹角测量或者应用多线激光雷达进行挂车夹角测量；在确定应用多线激光雷达进行挂车夹角测量时，获得半挂车的偏转方向，并采集挂车的表面反射的偏转方向一侧的多线激光雷达发射的激光；对所述激光点云进行坐标变换和筛选处理，形成候选点云；根据预先构造的目标优化函数对所述候选点云进行优化求解，确定挂车边界直线；根据所述挂车边界直线确定挂车夹角。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序或指令，当所述程序或指令在计算机上运行时，实现权利要求1至8任一项所述的挂车夹角的测量方法。
12.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至8任一项所述的挂车夹角的测量方法。
13.一种芯片系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器与存储器的耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的挂车夹角的测量方法。
14.一种计算机服务器，其特征在于，包括存储器，以及与所述存储器通信连接的一个或多个处理器；
所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现如权利要求1至8任一项所述的挂车夹角的测量方法。
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