CN114089733A - 导向控制方法、装置、安检车辆、介质和程序产品 - Google Patents

导向控制方法、装置、安检车辆、介质和程序产品 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种导向控制方法，应用于安检车辆，安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达。该方法包括：利用上述至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据；基于环境点云数据，确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息；然后，基于多个基准物的位置信息，确定引导路径；接着，基于引导路径，对所述车体进行导向控制。其中，当安检车辆处于安检状态时，经过导向控制的车体带动安检门相对于位于外部环境中的被检查对象运动，以使被检查对象穿过安检门。本公开还提供了一种导向控制装置、安检车辆、介质和程序产品。

Description

导向控制方法、装置、安检车辆、介质和程序产品
技术领域
本公开的实施例涉及安全检查领域，具体涉及一种导向控制方法、装置、安检车辆、介质和程序产品。
背景技术
在安检车辆对被检查对象进行安全检查时，需要对车体进行导向控制以使得被检查对象相对地穿过安检车辆的安检门，从而实现安全检查。一种处理方式下，安检车辆的自动导向系统大多使用单线激光雷达进行环境感知。由于单线激光雷达的检测能力有限，由单线激光雷达获取的检测信息仅支持针对安检车辆的直线导向控制。并且，由于单线激光雷达存在大面积检测盲区，导致安检车辆无法对位于检测盲区的障碍物进行有效避让。
发明内容
根据本公开实施例，提出了一种导向控制方法、装置、安检车辆、介质和程序产品。
在本公开的一个方面，提出了一种导向控制方法，应用于安检车辆，安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达。该方法包括：利用上述至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据；基于环境点云数据，确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息；然后，基于多个基准物的位置信息，确定引导路径；接着，基于引导路径，对所述车体进行导向控制。其中，当安检车辆处于安检状态时，经过导向控制的车体带动安检门相对于位于外部环境中的被检查对象运动，以使被检查对象穿过安检门。
根据本公开实施例，上述至少一个多线激光雷达包括多个多线激光雷达。上述利用至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据包括：针对任一时刻，由多个多线激光雷达分别获取各自的点云数据。并且，将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系，以形成该任一时刻的环境点云数据。
根据本公开实施例，上述方法还包括：在上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系之前，基于每个多线激光雷达相对于车体的位置关系，确定每个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系。上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系包括：根据上述旋转变换关系和平移变换关系，将每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系。
根据本公开实施例，上述方法还包括：在上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系之前，由每个多线激光雷达获取针对预定靶标的检测数据，并利用随机采样一致性算法从检测数据中提取用于表征预定靶标的同名向量表示和同名点表示。然后，基于罗德里格斯旋转方程对多个多线激光雷达各自的同名向量表示进行处理，以得到多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系。并且，基于述多个多线激光雷达各自的同名点表示，确定多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的平移变换关系。在此基础上，上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系包括：根据多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系，将多个多线激光雷达的点云数据从多个多线激光雷达各自的坐标系转换至基准坐标系。
根据本公开实施例，上述基于环境点云数据，确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息包括：从环境点云数据中提取第一特征点云数据；对第一特征点云数据进行聚类，以得到多个聚类结果，该多个聚类结果分别作为多个基准物各自的子点云数据。然后，基于多个基准物各自的子点云数据，确定多个基准物各自的位置信息。
根据本公开实施例，上述基于多个基准物的位置信息，确定引导路径包括：基于多个基准物各自的位置信息，进行曲线拟合，以得到拟合车道线。并且，基于所述拟合车道线，确定引导线，使得引导线上任一点与拟合车道线之间的距离为预定圆的半径。
根据本公开实施例，上述预定圆的半径大于安检车辆的外接圆的半径。
根据本公开实施例，上述方法还包括：从任一时刻的环境点云数据中提取第二特征点云数据；利用预定匹配算法，对任一时刻的第二特征点云数据与该任一时刻的在前一个时刻的第二特征点云数据之间进行匹配，以确定旋转矩阵和平移矩阵。然后基于旋转矩阵和平移矩阵，确定安检车辆在该任一时刻的姿态变化信息。
根据本公开实施例，上述基于引导路径，对车体进行导向控制包括：根据引导路径和姿态变化信息，确定针对安检车辆的牵引力的大小和方向。再基于牵引力对车体进行导向控制。
根据本公开实施例，上述方法还包括：基于环境点云数据，确定车体的轮廓信息以及至少一个障碍物的轮廓信息；然后针对上述至少一个障碍物中的每个障碍物，基于车体的轮廓信息和该障碍物的轮廓信息，确定车体与该障碍物之间的距离，并基于二者之间的距离确定排斥力的大小和方向。根据引导路径和姿态变化信息，确定针对安检车辆的牵引力的大小和方向。接着，基于牵引力以及针对上述至少一个障碍物的排斥力，确定综合牵引力，并基于该综合牵引力对车体进行导向控制。
根据本公开实施例，上述基于牵引力以及针对上述至少一个障碍物的排斥力，确定综合牵引力包括：利用预设的第一权重和第二权重，对牵引力以及针对上述至少一个障碍物的排斥力进行加权求和，以得到综合牵引力。
在本公开的另一个方面，提出了一种导向控制装置，应用于安检车辆，安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达。导向控制装置包括：获取模块、第一确定模块、第二确定模块和控制模块。获取模块用于利用上述至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据。第一确定模块用于基于环境点云数据，确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息。第二确定模块用于基于多个基准物的位置信息，确定引导路径。控制模块用于基于引导路径，对所述车体进行导向控制。其中，当安检车辆处于安检状态时，经过导向控制的车体带动安检门相对于位于外部环境中的被检查对象运动，以使被检查对象穿过安检门。
在本公开的另一个方面，提出了一种安检车辆，包括：车体、安检门、至少一个多线激光雷达、存储器和至少一个处理器。存储器用于存储指令。至少一个处理器执行存储在存储器中的指令，以实现如上任一实施例所述的方法。
根据本公开实施例，当上述至少一个多线激光雷达包括多个多线激光雷达时，多个多线激光雷达中的至少两个多线激光雷达分散分布于车体外侧，以使该至少两个多线激光雷达的扫描范围覆盖车体周边360°。
根据本公开实施例，多个多线激光雷达中除所述至少两个多线激光雷达之外的至少一个多线激光雷达位于安检门的内侧。
在本公开的另一个方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如上任一实施例所述的方法。
在本公开的另一个方面，提出了一种计算机程序产品，包括可执行指令，该指令被处理器执行时实现如上任一实施例所述的方法。
根据本公开实施例的导向控制方案，针对处于安检状态下的安检车辆，利用至少一个多线激光雷达采集环境点云数据，基于该环境点云数据进行路径规划并进行导向控制，以使被检查物体相对地穿过安检车辆中的安检门。由于多线激光雷达具有相对更大的检测范围和更小的检测盲区，对周围环境信息的识别能力与抗干扰性更强，能够获取更为精确、全面的环境点云数据。该环境点云数据能够支持针对安检车辆在各种场所下进行各种类型路径的导向控制，提高了安检车辆的导向控制的环境适应性和灵活性，进而提高了安检车辆进行安全检查的适用范围。
附图说明
为了更好地理解本公开实施例，将根据以下附图对本公开实施例进行详细描述：
图1示意性示出了根据本公开实施例的导向控制方法和装置的应用场景；
图2示意性示出了根据本公开实施例的导向控制方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开实施例的安检车辆利用多线激光雷达进行环境感知的示例图；
图4示意性示出了根据本公开实施例的安检车辆的示例俯视图；
图5A～图5B示意性示出了根据本公开另一实施例的安检车辆的示例俯视图；
图6A～图6C示意性示出了根据本公开实施例的确定引导路径的过程示例图；
图7示意性示出了根据本公开实施例的导向控制装置的框图；以及
图8示意性示出了根据本公开的实施例的适于实现上文描述的方法的安检车辆的示例结构图。
具体实施方式
下面将详细描述本公开实的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本公开实施例。在以下描述中，为了提供对本公开实施例的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本公开实施例。在其他实例中，为了避免混淆本公开实施例，未具体描述公知的结构、材料或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本公开至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和/或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，这里使用的术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。
本公开的实施例提出了一种应用于安检车辆的导向控制方法和装置、安检车辆、介质和程序产品。其中，安检车辆可以包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达。导向控制方法可以包括获取过程、第一确定过程、第二确定过程和控制过程。在获取过程，利用安检车辆的至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据。然后基于所获取的环境点云数据进行第一确定过程，以确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息。再基于多个基准物的位置信息进行第二确定过程，以确定引导路径。接着基于引导路径进行控制过程，即对安检车辆的车体进行导向控制。其中，当安检车辆处于安检状态时，经过导向控制的车体带动安检门相对于位于外部环境中的被检查对象运动，以使被检查对象穿过安检门。
图1示意性示出了根据本公开实施例的导向控制方法和装置的应用场景。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示，示例性地展示了安检车辆110针对被检查对象120进行安全检查的场景。需要说明的是，本例及后文中参照车体坐标系o-xyz进行描述，其中x方向和y方向均平行于水平面，且x方向和y方向相互垂直，z方向垂直于水平面。本例中安检车辆110可以包括车体111、至少一个激光雷达112和安检门113。至少一个激光雷达112用于在安检车辆110行驶或静止过程中获取安检车辆110的环境信息。安检车辆110基于该环境信息可以对车体运动进行导向控制。当安检车辆110处于安检状态下，车体111与安检门113固定连接，车体111的运动可带动安检门113相对于被检查对象120运动，以使得被检查对象120穿过安检门113。例如，安检门113作为X射线检测设备，对穿过其中的被检查对象120进行X射线扫描，以获得被检查对象120的X射线透视图。示例性地，安检车辆110可以在如海关、港口、边境口岸等场所中针对如集装箱、大型车辆、小型车辆等被检查对象进行安全检查。通过X射线投射扫描图像确定被检查对象内部的货物材质、体积、数量等与核查清单是否相符，以及确定被检查对象是否存在危险物品和违禁物品等。
在图1所示的例子中，当安检车辆处于安检状态时，安检门位于车体的一侧的外部，在其他例子中，安检门也可以位于车体的内部。被检查对象可以是运动或静止的。
需要说明的是，本公开实施例所提供的导向控制方法可以由上述安检车辆110执行。相应地，本公开实施例所提供的导向控制装置可以设置于安检车辆110中。或者，本公开实施例所提供的导向控制方法也可以由不同于安检车辆110且能够与安检车辆110通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的导向控制装置也可以设置于不同于安检车辆110且能够与安检车辆110通信的服务器或服务器集群中。
基于以上应用场景，在安检车辆对被检查对象进行安全检查时，需要对车体进行导向控制以使得被检查对象相对地穿过安检车辆的安检门，从而实现安全检查。一种处理方式下，安检车辆的自动导向控制系统大多使用单线激光雷达进行环境感知。由于单线激光雷达的检测能力有限，仅能够发射一条探测扫描线，且水平扫描角度最大仅可覆盖190°，环境识别能力较弱，对工作场地平整度与基准物的布置方式要求比较严格，环境适应性差。由单线激光雷达获取的检测信息仅支持针对安检车辆的直线导向控制，无法控制安检车辆进行转弯等运动。此外，由于单线激光雷达存在大面积检测盲区，导致安检车辆无法对位于检测盲区的障碍物进行有效避让。
根据本公开实施例，提供了一种导向控制方法，以进一步提高导向控制的环境适应性和灵活性。下面通过图例对该方法进行示例性说明。应注意，以下方法中各个操作的序号仅作为该操作的表示以便描述，而不应被看作表示该各个操作的执行顺序。除非明确指出，否则该方法不需要完全按照所示顺序来执行。
图2示意性示出了根据本公开实施例的导向控制方法的流程图。该导向控制方法可以应用于如图1所示的安检车辆，该安检车辆可以包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达。
如图2所示，导向控制方法可以包括以下操作S210～S240。
在操作S210，利用上述至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据。
激光雷达作为安检车辆环境感知最为重要的传感器之一，不同的安装与使用方式，对环境感知的结果影响也不同。根据本公开的实施例，对安检车辆的自动导向系统进行改进，以至少一个多线激光雷达代替单线激光雷达来进行环境感知。环境感知可以包括针对安检车辆自身姿态信息、轮廓信息的感知以及针对安检车辆的外部环境信息的感知。相较于单线激光雷达，多线激光雷达具有更大的检测范围和更小的检测盲区，能够实现更为准确的环境感知。多线激光雷达例如包括4线、16线、32线和64线激光雷达等，下面以16线激光雷达为例进行示例性说明。
图3示意性示出了根据本公开实施例的安检车辆利用多线激光雷达进行环境感知的示例图。如图3所示，安检车辆310包括车体311和至少一个多线激光雷达312，多线激光雷达312例如为16线激光雷达。16线激光雷达水平扫描范围可以达到360°，垂直方向扫描线达到16条，以2°的角度间隔均匀分布，扫描角度范围是-15°～+15°。与单线激光雷达相比，对周围环境信息的识别能力与抗干扰性更强，能够获取环境中基准物、障碍物等的稳定信息、。在图3所示的例子中，安检车辆310的外部环境中存在基准物320。利用多线激光雷达312所获取的环境点云数据能够反映该基准物320的三维信息。
继续参阅图2，在操作S220，基于环境点云数据，确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息。
根据本公开的实施例，在进行安检车辆的导向控制时，需要在导向控制场地中预先设置多个基准物，以该多个基准物为参照来确定导向控制的引导路径。本操作S220即基于由多线激光雷达所获取的环境点云数据来确定预先设置的多个基准物的位置信息。
在操作S230，基于多个基准物的位置信息，确定引导路径。
在操作S240，基于引导路径，对车体进行导向控制。
根据本公开的实施例，当安检车辆处于安检状态时，经过导向控制的车体带动安检门相对于位于外部环境中的被检查对象运动，以使被检查对象穿过安检门，从而实现针对被检查对象的安全检查。当安检车辆处于非安检状态时，通过上述导向控制过程可以控制车体移动至预定位置、进行场地转移等。示例性地，在进行导向控制过程中，上述操作S210～S240可以周期性地执行，例如每隔预定时间间隔执行一次操作S210～S240，以实现针对安检车辆的实时导向控制。
本领域技术人员可以理解，根据本公开实施例的导向控制方法，针对处于安检状态下的安检车辆，利用至少一个多线激光雷达采集环境点云数据，基于该环境点云数据进行路径规划并进行导向控制，以使被检查物体相对地穿过安检车辆中的安检门。由于多线激光雷达具有相对更大的检测范围和更小的检测盲区，对周围环境信息的识别能力与抗干扰性更强，能够获取更为精确、全面的环境点云数据。该环境点云数据能够支持针对安检车辆在各种场所下进行各种类型路径的导向控制，提高了安检车辆的导向控制的环境适应性和灵活性，进而提高了安检车辆进行安全检查的适用范围。
根据本公开实施例，为获取到更为全面的环境点云数据，上述至少一个多线激光雷达可以包括多个多线激光雷达。当上述至少一个多线激光雷达包括多个多线激光雷达时，该多个多线激光雷达中的至少两个多线激光雷达分散分布于车体外侧，以使该至少两个多线激光雷达的扫描范围尽可能地覆盖车体周边360°。在一些情况下，由于车体形状或设备遮挡等原因，上述至少两个多线激光雷达的扫描范围无法达到360°。
图4示意性示出了根据本公开实施例的安检车辆的示例俯视图，示例性地展示了多线激光雷达在安检车辆上的一种设置方式。如图4所示，安检车辆410包括车体411和两个多线激光雷达4121～4122。示例性地，在o-xy平面上，两个多线激光雷达4121～4122设置于车体411的外侧，并关于车体411的中心点o对称设置。图4中展示了两个多线激光雷达4121～4122的扫描范围可以覆盖车体411周边360°，从而进一步减小安检车辆中激光雷达的检测盲区甚至实现无检测盲区。
下面再结合两个例子对多线激光雷达的设置方式进行示例性说明。图5A示意性示出了根据本公开另一实施例的安检车辆的示例俯视图，图5B示意性示出了根据本公开另一实施例的安检车辆的示例俯视图。
如图5A所示，安检车辆510包括车体511、第一多线激光雷达5121、第二多线激光雷达5122、第三多线激光雷达5123和安检门513。本例中，例如车体511为倒U形结构，安检门513位于车体511内侧，以形成检查通道。在安检过程中，该检查通道供被检查对象主动或被动地经过。第一多线激光雷达5121和第二多线激光雷达5122位于车体511外侧并关于车体511的中心点对称设置，与图4中两个多线激光雷达4121～4122的设置方式相同。第一多线激光雷达5121和第二多线激光雷达5122可以用于获取安检车辆外侧的环境点云数据，基于该环境点云数据例如可以提取外部环境中基准物、障碍物的位置信息和轮廓信息，提取安检车辆的轮廓信息，计算安检车辆的姿态信息等。第三多线激光雷达5123可以布置于安检门513的内侧，可以用于获取检查通道的环境点云数据，基于该环境点云数据可以确定检查通道内的相关信息，例如被检查物体在检查通道内的姿态信息、检查通道内是否存在其他障碍物信息等。
如图5B所示，安检车辆510’包括车体511’、第一多线激光雷达5121’、第二多线激光雷达5122’、第三多线激光雷达5123’和安检门513’。本例中，安检车辆510’例如通过臂架展开或收起安检门513’。当安检门513’呈收起状态时，安检车辆510’处于非安检状态，可以进行场地转移等操作。此时，第一多线激光雷达5121’位于安检车辆的头部，第二多线激光雷达5122’位于安检车辆的尾部左侧，第三多线激光雷达5123’位于安检车辆的尾部右侧。三个多线激光雷达均可以用于获取安检车辆外侧的环境点云数据，以实现提取轮廓信息、计算姿态信息及避障功能等。当通过臂架展开安检门513’时，形成检查通道，安检车辆510’可以开始安检操作。此时，第三多线激光雷达5123’处于检查通道内，第三多线激光雷达5123’可以用于获取检查通道内的环境点云数据，以基于该环境点云数据可以确定检查通道内的相关信息，例如提供闯入人员识别、待检车辆车型识别、待检车辆速度位置测量等功能。其中图5B展示了上述处于安检状态的安检车辆510’。
根据本公开的实施例，上述利用至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据的过程可以包括：针对任一时刻，由多个多线激光雷达分别获取各自的点云数据，并且，将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系，以形成该任一时刻的环境点云数据。其中，每个多线激光雷达的点云数据是指由每个多线激光雷达所采集的点云数据，每个多线激光雷达的坐标系是指每个多线激光雷达的测量坐标系。本实施例的目的是将多个多线激光雷达各自采集的点云数据融合到同一基准坐标系下，即对多个多线激光雷达进行标定，以形成场景完整的环境点云数据。基准坐标系可以根据实际情况进行选择，例如可以是车体坐标系，或者可以是某一个多线激光雷达自身的坐标系，在此不做限制。
示例性地，为完成上述标定过程，需要预先确定各个多线激光雷达自身的坐标系与基准坐标系之间的变换关系。例如，根据本公开实施例的导向控制方法还可以包括：在上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系之前，基于每个多线激光雷达相对于车体的位置关系，确定每个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系。上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系包括：根据上述旋转变换关系和平移变换关系，将每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系。
例如，一个多线激光雷达的坐标系为S1，基准坐标系为S2，两个坐标系之间存在旋转(R)和平移(T)的变换关系，可以按照公式(1)将该多线激光雷达的点云数据从坐标系S1转换至坐标系S2。
S2＝RS1+T (1)
其中，例如R为3×3的旋转变换矩阵，T为3×1的平移变换矩阵。
在已知安检车辆尺寸及各激光雷达安装位置的情况下，坐标系间的变换关系可基于上述实施例直接得出。在无法获取上述变换关系的情况下，可通过在多个激光雷达的共同观测区中放置标定预定靶标，根据在不同雷达坐标系下检测到的用于表征预定靶标的同名向量和同名点，采用罗德里格斯(Rodrigues)旋转方程求解上述旋转变换矩阵R，通过同名点在不同坐标系下的表示求解上述平移变换矩阵T。
示例性地，根据本公开实施例的导向控制方法还可以包括：在上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系之前，由每个多线激光雷达获取针对预定靶标的检测数据，并利用随机采样一致性(RandomSampleConsensus，RANSAC)算法从每个多线激光雷达的检测数据中提取用于表征预定靶标的同名向量表示和同名点表示。
然后，基于罗德里格斯旋转方程对多个多线激光雷达各自的同名向量表示进行处理，以得到多个多线激光雷达中的任意两个多线激光雷达的坐标系之间的旋转变换关系。并且，基于述多个多线激光雷达各自的同名点表示，确定多个多线激光雷达中的任意两个多线激光雷达的坐标系之间的平移变换关系。
例如，在测量环境中放置一个预定靶标，该预定靶标具有三个可观测平面。利用多个多线激光雷达分别对其进行观测，以获取每个多线激光雷达针对预定靶标的检测数据。针对每个多线激光雷达的检测数据，执行如下操作：从检测数据中提取出预定靶标的子点云数据。然后，采用RANSAC算法针对预定靶标的子点云数据进行平面分割，以提取针对预定靶标的三个可观测平面各自的平面参数。基于以上三个平面的平面参数，将三个平面的法向量作为同名向量，将三个平面的交点作为同名点。可以理解，基于每个多线激光雷达的检测数据，可以获得针对于该多线激光雷达的坐标系的一组同名向量表示和同名点表示。
根据Rodrigues旋转方程，只需要两组以上同名向量就可以求得坐标系间的旋转矩阵R，在此基础上已知至少一个同名点的坐标向量即可确定平移矩阵T。以此来实现针对任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系的求解。
在此基础上，上述将多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系的过程可以包括：根据多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系，将多个多线激光雷达的点云数据从多个多线激光雷达各自的坐标系转换至基准坐标系。
通过上述实施例可将安检车辆中多个激光雷达的点云数据转换至同一基准坐标系下完成标定，针对每个测量时刻，可形成一帧描述车体周围完整环境信息的环境点云数据，以表征上文中如图4所示的外部环境信息。基于该环境点云数据中的第一特征点云数据可以确定外部环境中基准物的相关信息。若激光雷达安装位置附近无其他设备遮挡扫描线，可通过融合后的环境点云数据提取安检车辆的车体轮廓信息，也可以通过该环境点云数据提取安检车辆的外部环境中的障碍物的轮廓信息。根据车体轮廓信息和障碍物的轮廓信息可以在避障过程中用来判断障碍物与车体的距离。此外，针对每帧环境点云数据，根据环境点云数据的分布特性可以提取第二特征点云数据。对于相邻帧间的第二特征点云数据，可以通过预定匹配算法来迭代最近点(Iterative Closest Point，ICP)算法寻找帧间第二特征点云数据的最优匹配，可求得相邻帧的环境点云数据之间的刚体旋转矩阵R’和平移矩阵T’，从而可以确定安检车辆的姿态变化信息。示例性地，预定匹配算法例如可以为迭代最近点(Iterative Closest Point，ICP)算法，在其他例子中，预定匹配算法可以为各种ICP的改进算法，例如PL-ICP(Point to Line ICP，点至线迭代最近点)、N-ICP(NormalICP，正则迭代最近点)、IMLS-ICP(Implicit Moving Least Square ICP，隐式移动最小二乘迭代最近点)，以及NDT(正态分布)等其他原理的匹配算法。需要说明的是，上述处理过程可以在安检车辆上进行，也可以在与安检车辆可通行的其他设备中进行。
下面就基于环境点云数据获取环境信息和车体自身信息，并基于环境信息和车体自身信息进行导向控制的过程进行示例性说明。
根据本公开实施例，基于环境点云数据，可以确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息。该过程可以包括：从环境点云数据中提取第一特征点云数据；对第一特征点云数据进行聚类，以得到多个聚类结果，该多个聚类结果分别作为多个基准物各自的子点云数据。然后，基于多个基准物各自的子点云数据，确定多个基准物各自的位置信息。其中，第一特征点云数据为与预先设定的基准物的特征信息相匹配的点云数据。基准物例如可以是预定路标或其他预定目标物体，基准物可以设置在安检车辆车头装有多线激光雷达的车体一侧，例如在图5A所示的例子中，安检车辆的车头左侧装有第一多线激光雷达5121，故基准物可以布置在车体左侧的外部环境中，以保证利用第一多线激光雷达5121即可获取到针对基准物的精度较高的点云数据。在其他例子中，也可以在车体另外一侧设置辅助基准物，通过融合后的环境点云数据辅助车辆进行姿态调整。在确定多个基准物各自的位置信息之后，接着，基于所确定的多个基准物的位置信息，可以确定引导路径，从而可以根据该引导路径对安检车辆进行导向控制。
示例性地，安检车辆可以包括两种运动模式：一是安检过程中的直线往返运动，二是在安检车辆转场过程中或者复杂安检过程中的沿轨迹曲线运动。根据本公开实施例的导向控制方案需保证安检车辆在运动中不会因道路条件、控制偏差等原因偏离原定路线，并可以提供回中功能。下面结合具体例子对确定引导路径的过程进行示例性说明。
以采用路标基准物为自动导向控制系统提供引导为例，在安检车辆行驶方向左侧摆放路标基准物，相邻路标之间的距离需小于车体宽度以免导向控制过程中将路标间的空隙识别为安检车辆的可通行区域。
图6A～图6C示意性示出了根据本公开实施例的确定引导路径的过程示例图。
如图6A所示，安检车辆610的外部环境中设置有多个路标基准物620，本例中路标基准物呈曲线放置，示例性展示了沿轨迹曲线导向控制的方案。根据环境点云数据可获得安检车辆的外部环境中的基准物信息。通过点云分割聚类方法分别获得针对每个基准物的子点云数据。从针对每个基准物的子点云数据中可以提取相应的基准物的位置信息。基于多个基准物各自的位置信息，进行曲线拟合，例如通过最小二乘法对多个基准物的位置信息进行分段线性拟合，以得到拟合车道线630。如图6B所示，在确定拟合车道线630后，基于拟合车道线630，确定引导线640，使得引导线640上任一点与拟合车道线630之间的距离为预定圆650的半径，该预定圆650的尺寸限定了安检车辆的横向姿态偏移空间。在后续导向控制过程中，可以将该引导线640作为安检车辆的导向路径。
为保证安检车辆沿导向路径的顺利行进，避免碰撞基准物，上述通过拟合的车道线获得行车引导路径的方法可以如图6C所示。以车体坐标系原点为圆心，根据车体轮廓信息获得车体轮廓外接圆660。在此基础上保留车体运行时需要的安全距离r，可获得以车体坐标系原点为圆心的车辆安全运行的预定圆650。在图6B中，令该预定圆650以与拟合车道线630相切的方式运动，预定圆650的圆心的运动轨迹即为引导线640。根据本公开实施例的导向控制方案可以根据当前车体姿态信息，计算车辆运行方向和速度，在对车体进行导向控制的过程中使得车体坐标系原点尽可能在引导路径上沿轨迹运动。
在直线导向方案的例子中，基准物可以呈直线放置，根据本公开实施例的导向控制方案可以直接通过最小二乘法将基准物的位置信息拟合成一条直线拟合车道线，从而确定与该直线拟合车道线相距预定距离的引导线，令安检车辆沿引导线运动，完成导向控制工作。其中，为预留安全运动空间，引导线与拟合车道线之间的距离大于车体的外接圆半径。
在本公开的一个实施例中，上述基于引导路径，对车体进行导向控制的过程包括：根据上述确定的引导路径(例如引导线)和姿态变化信息，可以确定针对安检车辆的牵引力的大小和方向。再基于牵引力对车体进行自动导向控制，以使得安检车辆沿引导路径行驶。
在本公开的另一个实施例中，在导向控制过程中，还可以评估外部环境中的障碍物对安检车辆运行所产生的影响。例如，基于环境点云数据，可以确定车体的轮廓信息以及至少一个障碍物的轮廓信息。然后针对上述至少一个障碍物中的每个障碍物，基于车体的轮廓信息和该障碍物的轮廓信息，确定车体与该障碍物之间的距离，并基于二者之间的距离确定排斥力的大小和方向。根据引导路径和姿态变化信息，确定针对安检车辆的牵引力的大小和方向。接着，基于牵引力以及针对上述至少一个障碍物的排斥力，确定综合牵引力，并基于该综合牵引力对车体进行导向控制。
示例性地，当障碍物与车体的距离在一定范围内时，障碍物会对车体产生排斥力作用。排斥力的大小与障碍物到车体的距离成反比，排斥力的方向为由障碍物指向车体。根据本公开实施例对车体产生的牵引力作用和排斥力作用形成综合牵引力，共同决定车体实际运行方向。例如通过公式(2)计算综合牵引力，如下式所示：
ρ(θ)＝μα·α+μβ·β (2)
其中，ρ(θ)、α和β为向量形式，ρ(θ)表征综合牵引力，α表征牵引力，β表征排斥力，μα和μβ分别为第一权重和第二权重，且μα+μβ＝1。μα和μβ的值由导向控制策略决定，当μα＞μβ时，系统表现为以导向为主；当μα＜μβ时，系统表现为以避障为主。
根据本公开的实施例的导向控制方案，控制车体沿计算出的行车引导线向前移动，同时根据障碍物的分布指示车体调整行车路线，直至安检车辆运行至行车引导线末端(即在车体运行方向前方检测不到基准物，无法获得向前的拟合车道线)，即认为到达目的地，导向控制过程结束。
在本公开的其他实施例中，基于环境点云数据，还可以检测到如图5A～5B所示的检查通道内的相关信息。例如在检测到无关人员闯入检查通道、被检查对象偏离检查通道等突发情况时，根据预定策略可以进行报警并控制安检车辆停止安全检查过程。
可以理解，基于上述各实施例的说明，根据本公开实施例的导向控制方案采用多线激光作为扫描装置，增强对环境中障碍物、基准物等的检测准确性，降低扫描盲区范围，提高安检车辆运行安全性。并且，通过对车体上多个多线激光雷达进行标定与点云数据的融合，方便获取车体轮廓信息、车体姿态信息与周围环境信息，提高定位与自动导向系统的精度。此外，将基于导向路径的导向作用与基于障碍物分布的排斥作用相结合，精确控制安检车辆行驶路径。
图7示意性示出了根据本公开实施例的导向控制装置的框图。该导向控制装置可以应用于安检车辆，安检车辆可以包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达。
如图7所示，该导向控制装置700可以包括：获取模块710、第一确定模块720、第二确定模块730和控制模块740。
获取模块710用于利用上述至少一个多线激光雷达获取安检车辆的环境点云数据。
第一确定模块720用于基于环境点云数据，确定位于安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息。
第二确定模块730用于基于多个基准物的位置信息，确定引导路径。
控制模块740用于基于引导路径，对所述车体进行导向控制。其中，当安检车辆处于安检状态时，经过导向控制的车体带动安检门相对于位于外部环境中的被检查对象运动，以使被检查对象穿过安检门。
需要说明的是，装置部分实施例中各模块/单元/子单元等的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果分别与方法部分实施例中各对应的步骤的实施方式、解决的技术问题、实现的功能、以及达到的技术效果相同或类似，在此不再赘述。
图8示意性示出了根据本公开的实施例的适于实现上文描述的方法的安检车辆的示例结构图。图8示出的安检车辆仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的结构、功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，安检车辆800包括处理器810和计算机可读存储介质820、车体830、安检门840、至少一个多线激光雷达850。该安检车辆800可以执行根据本公开实施例的方法。
根据本公开实施例，当上述至少一个多线激光雷达850包括多个多线激光雷达时，多个多线激光雷达中的至少两个多线激光雷达分散分布于车体外侧，以使该至少两个多线激光雷达的扫描范围覆盖车体周边360°。
根据本公开实施例，多个多线激光雷达850中除所述至少两个多线激光雷达之外的至少一个多线激光雷达位于安检门的内侧。
具体地，处理器810例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器810还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器810可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
计算机可读存储介质820，例如可以是非易失性的计算机可读存储介质，具体示例包括但不限于：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；等等。
计算机可读存储介质820可以包括计算机程序821，该计算机程序821可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器810执行时使得处理器810执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
计算机程序821可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序821中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括821A、模块821B、......。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器810执行时，使得处理器810可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
根据本发明的实施例，获取模块710、第一确定模块720、第二确定模块730和控制模块740中的至少一个可以实现为参考图8描述的计算机程序模块，其在被处理器810执行时，可以实现上文所述的方法。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。

Claims (17)

1.一种导向控制方法，应用于安检车辆，所述安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达，所述方法包括：
利用所述至少一个多线激光雷达获取所述安检车辆的环境点云数据；
基于所述环境点云数据，确定位于所述安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息；
基于所述多个基准物的位置信息，确定引导路径；以及
基于所述引导路径，对所述车体进行导向控制，其中，当所述安检车辆处于安检状态时，经过所述导向控制的所述车体带动所述安检门相对于位于所述外部环境中的被检查对象运动，以使所述被检查对象穿过所述安检门。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个多线激光雷达包括多个多线激光雷达；
所述利用所述至少一个多线激光雷达获取所述安检车辆的环境点云数据包括：
针对任一时刻，由所述多个多线激光雷达分别获取各自的点云数据；以及
将所述多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从所述每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系，以形成所述任一时刻的环境点云数据。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
在所述将所述多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从所述每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系之前，基于所述每个多线激光雷达相对于所述车体的位置关系，确定所述每个多线激光雷达的坐标系与所述基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系；
所述将所述多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从所述每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系包括：根据所述旋转变换关系和平移变换关系，将所述每个多线激光雷达的点云数据从所述每个多线激光雷达的坐标系转换至所述基准坐标系。
4.根据权利要求2所述的方法，还包括：
在所述将所述多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从所述每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系之前，
由所述每个多线激光雷达获取针对预定靶标的检测数据，并利用随机采样一致性算法从所述检测数据中提取用于表征所述预定靶标的同名向量表示和同名点表示；
基于罗德里格斯旋转方程对所述多个多线激光雷达各自的同名向量表示进行处理，以得到所述多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系；以及
基于所述多个多线激光雷达各自的同名点表示，确定所述多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的平移变换关系；
所述将所述多个多线激光雷达中每个多线激光雷达的点云数据从所述每个多线激光雷达的坐标系转换至基准坐标系包括：根据所述多个多线激光雷达中的任意一个多线激光雷达的坐标系与基准坐标系之间的旋转变换关系和平移变换关系，将所述多个多线激光雷达的点云数据从所述多个多线激光雷达各自的坐标系转换至所述基准坐标系。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述环境点云数据，确定位于所述安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息包括：
从所述环境点云数据中提取第一特征点云数据；
对所述第一特征点云数据进行聚类，以得到多个聚类结果，所述多个聚类结果分别作为所述多个基准物各自的子点云数据；以及
基于所述多个基准物各自的子点云数据，确定所述多个基准物各自的位置信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多个基准物的位置信息，确定引导路径包括：
基于所述多个基准物各自的位置信息，进行曲线拟合，以得到拟合车道线；以及
基于所述拟合车道线，确定所述引导线，使得所述引导线上任一点与所述拟合车道线之间的距离为预定圆的半径。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述预定圆的半径大于所述安检车辆的外接圆的半径。
8.根据权利要求2所述的方法，还包括：
从所述任一时刻的环境点云数据中提取第二特征点云数据；
利用预定匹配算法，对所述任一时刻的第二特征点云数据与所述任一时刻的在前一个时刻的第二特征点云数据之间进行匹配，以确定旋转矩阵和平移矩阵；以及
基于所述旋转矩阵和所述平移矩阵，确定所述安检车辆在所述任一时刻的姿态变化信息。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述引导路径，对所述车体进行导向控制包括：
根据所述引导路径和所述姿态变化信息，确定针对所述安检车辆的牵引力的大小和方向；以及
基于所述牵引力对所述车体进行导向控制。
10.根据权利要求8所述的方法，还包括：
基于所述环境点云数据，确定所述车体的轮廓信息以及至少一个障碍物的轮廓信息；
针对所述至少一个障碍物中的每个障碍物，基于所述车体的轮廓信息和所述障碍物的轮廓信息，确定所述车体与所述障碍物之间的距离，并基于所述距离确定排斥力的大小和方向；
根据所述引导路径和所述姿态变化信息，确定针对所述安检车辆的牵引力的大小和方向；
基于所述牵引力以及针对所述至少一个障碍物的排斥力，确定综合牵引力；以及
基于所述综合牵引力对所述车体进行导向控制。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于所述牵引力以及针对所述至少一个障碍物的排斥力，确定综合牵引力包括：
利用预设的第一权重和第二权重，对所述牵引力以及针对所述至少一个障碍物的排斥力进行加权求和，以得到所述综合牵引力。
12.一种导向控制装置，应用于安检车辆，所述安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达，所述装置包括：
获取模块，用于利用所述至少一个多线激光雷达获取所述安检车辆的环境点云数据；
第一确定模块，用于基于所述环境点云数据，确定位于所述安检车辆的外部环境中的多个基准物的位置信息；
第二确定模块，用于基于所述多个基准物的位置信息，确定引导路径；以及
控制模块，用于基于所述引导路径，对所述车体进行导向控制，其中，当所述安检车辆处于安检状态时，经过所述导向控制的所述车体带动所述安检门相对于位于所述外部环境中的被检查对象运动，以使所述被检查对象穿过所述安检门。
13.一种安检车辆，包括：
车体；
安检门；
至少一个多线激光雷达；
存储器，用于存储指令；以及
至少一个处理器，所述至少一个处理器用于执行存储在存储器中的指令，以实现根据权利要求1～11之一所述的方法。
14.根据权利要求13所述的安检车辆，其中，当所述至少一个多线激光雷达包括多个多线激光雷达时，所述多个多线激光雷达中的至少两个多线激光雷达分散分布于所述车体外侧，以使所述至少两个多线激光雷达的扫描范围覆盖所述车体周边360°。
15.根据权利要求14所述的安检车辆，其中，所述多个多线激光雷达中除所述至少两个多线激光雷达之外的至少一个多线激光雷达位于所述安检门的内侧。
16.一种计算机可读存储介质，应用于安检车辆，所述安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达，所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现根据权利要求1～11之一所述的方法。
17.一种计算机程序产品，应用于安检车辆，所述安检车辆包括车体、安检门和至少一个多线激光雷达，所述计算机程序产品包括可执行指令，该指令被处理器执行时实现根据权利要求1～11之一所述的方法。
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