CN113759390B - 基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法 - Google Patents

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Abstract

基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法。现有技术是多个激光雷达安装在车身周围，并且有不同的安装角度，增加了激光雷达的安装姿态与感知算法适配工作，降低了工作效率。本发明该方法包括如下步骤：（1）首先是获取虚拟激光雷达与IMU的相对位置关系，获取需要构建的虚拟激光雷达的位置和姿态，根据感知算法在常用的车辆上可以获取到，（2）计算真实激光雷达到虚拟激光雷达的相对位置关系，（3）通过坐标转换把真实激光雷达的点云数据转换到虚拟激光雷达坐标系，把虚拟激光雷达的点云数据发送给感知算法使用，感知算法无需对矿卡的点云做特殊处理，保证感知算法处理的通用性。本发明用于基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术。

Description

基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法
技术领域
本发明涉及一种基于点云尾气过滤技术的水雾尾气噪声处理方法。
背景技术
自动驾驶矿卡是一种用在矿区的恶劣条件下应用的无人驾驶车辆，由于矿卡自身的体积大的特性，为了避免盲区，一般会在矿卡车辆上安装多个激光雷达，通过融合多个激光雷达的数据达到无盲区的目的，通常的情况是多个激光雷达安装在车身周围，并且有不同的安装角度，增加了激光雷达的安装姿态与感知算法适配的工作，降低了工作效率。为了最大限度的保证感知算法的适用性，需要把多个激光雷达的点云数据融合并转换到一个水平角度。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法，主要是针对自动驾驶矿卡的激光雷达输出的点云数据，提出了一种构建虚拟激光雷达，并生成相应点云数据给感知算法的技术。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
一种基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法，该方法包括如下步骤：（1）首先是获取虚拟激光雷达与IMU的相对位置关系：
获取需要构建的虚拟激光雷达的位置和姿态，根据感知算法在常用的车辆上可以获取到，一般是相对于IMU设备的外参表示，常用的相对位置比如虚拟激光雷达的高度为2.0米，那么相对于一般的IMU设备，会比IMU设备高1.5米；
（2）计算真实激光雷达到虚拟激光雷达的相对位置关系：
矿卡自动驾驶系统中，根据第一步的常用位置加入相应的虚拟雷达的外参，之后将矿卡车身周围多个激光雷达的点云数据都转换到虚拟雷达的坐标系并进行融合，融合之后得到虚拟激光雷达对应的整个点云数据，转换关系由虚拟激光雷达到IMU的相对位置关系以及真实激光雷达到IMU的相对位置关系计算得到，A是虚拟激光雷达，B是IMU，C是真实激光雷达，那么由A->B，C->B的转换关系得到 A->C的转换关系；
（3）通过坐标转换把真实激光雷达的点云数据转换到虚拟激光雷达坐标系，把虚拟激光雷达的点云数据发送给感知算法使用：
通过点云转换和点云融合之后得到虚拟激光雷达对应的点云数据，把虚拟激光雷达的点云数据发给感知算法使用，感知算法无需对矿卡的点云做特殊处理，保证了感知算法处理的通用性。
有益效果：
1.本发明主要是提供一种基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法，该方法提出的虚拟激光雷达技术，最大限度的保证了感知算法的通用性，使得用于无人驾驶乘用车的感知算法以最小的成本兼容矿卡自动驾驶系统中生成的点云数据，避免了因为激光雷达的安装姿态带来的感知算法适配的新增的工作。
本发明的方法最大限度的保证感知算法的适用性，把多个激光雷达的点云数据融合并转换到一个水平角度，对自动驾驶矿卡的激光雷达输出的点云数据，提出了一种构建虚拟激光雷达，并生成相应点云数据给感知算法的技术，有效提高了工作效率
具体实施方式：
实施例1：
一种基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法，该方法包括如下步骤：（1）首先是获取虚拟激光雷达与IMU的相对位置关系：
获取需要构建的虚拟激光雷达的位置和姿态，根据感知算法在常用的车辆上可以获取到，一般是相对于IMU设备的外参表示，常用的相对位置比如虚拟激光雷达的高度为2.0米，那么相对于一般的IMU设备，会比IMU设备高1.5米；
（2）计算真实激光雷达到虚拟激光雷达的相对位置关系：
矿卡自动驾驶系统中，根据第一步的常用位置加入相应的虚拟雷达的外参，之后将矿卡车身周围多个激光雷达的点云数据都转换到虚拟雷达的坐标系并进行融合，融合之后得到虚拟激光雷达对应的整个点云数据，转换关系由虚拟激光雷达到IMU的相对位置关系以及真实激光雷达到IMU的相对位置关系计算得到，A是虚拟激光雷达，B是IMU，C是真实激光雷达，那么由A->B，C->B的转换关系得到 A->C的转换关系；
（3）通过坐标转换把真实激光雷达的点云数据转换到虚拟激光雷达坐标系，把虚拟激光雷达的点云数据发送给感知算法使用：
通过点云转换和点云融合之后得到虚拟激光雷达对应的点云数据，把虚拟激光雷达的点云数据发给感知算法使用，感知算法无需对矿卡的点云做特殊处理，保证了感知算法处理的通用性。

Claims (1)

1.一种基于自动驾驶矿卡车辆中虚拟激光雷达技术的应用方法，其特征是：该方法包括如下步骤：
(1)首先是获取虚拟激光雷达与IMU的相对位置关系：
获取需要构建的虚拟激光雷达的位置和姿态，根据感知算法在车辆上获取到，相对于IMU设备的外参表示，相对位置虚拟激光雷达的高度为2.0米，那么相对于IMU设备，会比IMU设备高1.5米；
(2)计算真实激光雷达到虚拟激光雷达的相对位置关系：
矿卡自动驾驶系统中，根据第一步的位置加入相应的虚拟雷达的外参，之后将矿卡车身周围多个激光雷达的点云数据都转换到虚拟雷达的坐标系并进行融合，融合之后得到虚拟激光雷达对应的整个点云数据，转换关系由虚拟激光雷达到IMU的相对位置关系以及真实激光雷达到IMU的相对位置关系计算得到，A是虚拟激光雷达，B是IMU，C是真实激光雷达，那么由A->B，C->B的转换关系得到A->C的转换关系；
(3)通过坐标转换把真实激光雷达的点云数据转换到虚拟激光雷达坐标系，把虚拟激光雷达的点云数据发送给感知算法使用：
通过点云转换和点云融合之后得到虚拟激光雷达对应的点云数据，把虚拟激光雷达的点云数据发给感知算法使用，感知算法无需对矿卡的点云做处理，保证了感知算法处理的通用性。
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