CN114755645A - 一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,通过路侧激光雷达、毫米波雷达获取道路上的所有目标,得到待处理的点集数据;将激光雷达的三维点云投影到二维平面中,结合毫米波雷达的二维点集数据进行单应性变换,将二者矩阵投影到同一个平面上,完成激光雷达和毫米波雷达的标定。本发明以路侧激光雷达和毫米波雷达点数据为基础,通过二维转换和单应性变换,根据高速公路隧道中检测目标的特殊事件点对,将目标特征点对投影到同一个平面上,达到激光雷达和毫米波雷达的标定目的,以提高高速公路隧道目标检测准确率。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,属于信息工程及控制技术领域。
背景技术
高速公路隧道一直是制约智慧交通的关键节点,多样的雷达传感器对智慧交通的发展带来了新的解决方案。较为常用的为激光雷达和毫米波雷达,两种雷达各有长短。
从探测精度上来讲,激光雷达具有探测精度高、探测范围广及稳定性强等优点,在精确度方面,毫米波雷达的探测距离受到频段损耗的直接制约,并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。相反激光雷达从抗干扰能力上来讲,由于激光雷达通过发射光束进行探测,受环境影响较大,光束受遮挡后就不能正常使用,因此无法在雨雪雾霾天,沙尘暴等恶劣天气中开启,且探测范围较近。而毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强,因此可以在特殊环境中探测,在这一点上毫米波雷达更胜一筹。
高速公路隧道作为一个封闭环境,隧道内无GPS信号,且噪声等干扰因素较多,单一的激光雷达或毫米波雷达位置无法实现有效标定。为确保高速公路隧道车路协同的有效实施,本方案考虑采用激光雷达和毫米波雷达联合标定的方法,结合两种传感器的优势,通过激光雷达和毫米波雷达的交叉安装,提高探测精度,扩大探测范围,提升探测准确率,准确标定激光雷达和毫米波雷达位置,为高速公路隧道安全行驶奠定准确的数据基础。
中国专利文件CN111796248B提供了一种激光雷达和毫米波雷达的联合标定方法,包括以下步骤:在所述毫米波雷达和激光雷达共同感知区域内,设置可沿垂直方向移动的角反射器;所述激光雷达输出相应线束的点云信息,根据所述角反射器的前后空间位置关系,得到角反射器的顶点在激光雷达坐标系中角的空间坐标,根据所述毫米波雷达输出的原始点云信息,得到所述角反射器的顶点在毫米波雷达坐标系中的空间坐标;移动所述角反射器,得到所述角反射器在不同位置时的多组标定数据;根据所述标定数据找到激光雷达坐标系与毫米波雷达坐标系的对应关系。但是高速公路隧道内没有无线信号,无法应用该方法进行GPS标定。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,将激光雷达的三维点云转化为二维点集,同时对二者数据进行单应性变换,将两个矩阵投影到同一个平面内。依据隧道特殊事件共性点对,对激光雷达和毫米波雷达进行联合标定。
术语解释:
点对:同一个点在激光雷达和毫米波雷达中检测到的坐标不同,将同一个点在两个坐标体系中的对应关系称为点对。
本发明的技术方案如下:
一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,具体步骤如下:
(1)高速公路隧道路侧分别安装等高的激光雷达和毫米波雷达;
(2)通过路侧激光雷达获取高速公路隧道的车辆数据,得到待处理的三维点云数据,通过路侧的毫米波雷达获取高速公路隧道的车辆数据,得到待处理的平面点集数据;
(3)以激光雷达垂向地面点为原点,搭建三维空间坐标系(如图1);
(4)将激光雷达的三维点云数据转换为二维数据,假定不在平面上的三维空间点坐标为(x0,y0,z0),其在平面上的投影点坐标为(xp,yp,zp),因为投影点到当前点与平面垂直,因此
推到得到:
得到三维空间点在不同坐标平面的二维坐标,实现三维点云的平面映射,上式中A、B、C、D为常数;
(5)根据步骤(4)的三维坐标转换公式,在高速公路隧道内,假定毫米波雷达检测的目标坐标数据为(xr,yr),激光雷达检测的目标坐标为(x0,y0,z0),投影到xoy二维平面内的目标坐标为(xp,yp),毫米波雷达和激光雷达检测到的目标全部在二维平面内;
(6)根据单应性变换原理,将激光雷达投射后的二维点集与毫米波雷达的二维点集进行单应性变换,投影到同一个平面;
(7)依据激光雷达和毫米波雷达的工作原理,假定毫米波雷达检测点对为激光雷达点云的第一个接触点。在x1Oy1坐标系中,通过高速公路隧道车辆变道的特殊事件,事件的起始点对和结束点对分别重合,为后续激光雷达和毫米波雷达标定确定参考目标;
通过高速公路隧道车辆变道或不同位置的不同车辆进行激光雷达和毫米波雷达的标定。
优选的,步骤(1)中,高速公路隧道对侧分别安装等高的激光雷达和毫米波雷达,激光雷达和毫米波雷达沿道路方向的安装间隔为75米,激光雷达在R≤50M,采集数据有效;毫米波雷达在R≤150M,采集数据有效,为有效补充激光雷达数据,提高高速公路目标检测准确率,毫米波雷达检测范围要全面覆盖激光雷达检测范围(如图2),以提高检测准确;实际工程应用中,毫米波雷达的检测范围可覆盖部分激光雷达检测范围,在提高检测精度的同时,降低设备布设密度,从而减低成本。
优选的,步骤(6)中,单应性变换过程为,检测目标在激光雷达二维坐标系xp,yp和毫米波雷达二维坐标系xr,yr之间的映射关系如下:
其中,H为激光雷达平面与毫米波雷达平面之间的单应性矩阵,代表两个平面之间的转换关系,为一个3×3的矩阵,s为常数,推得:
展开得到
上式中,h11、h12、h13、h21、h22、h23、h31、h32、h33为激光雷达平面与毫米波雷达平面之间的单应性矩阵常数;
将毫米波雷达数据和激光雷达数据转换至一个坐标系x1Oy1,以便数据进行标定。
优选的,步骤(7)中,通过高速公路隧道车辆变道进行标定的过程为:
以检测目标变道事件起始点和结束点为参考,通过激光雷达测量变道事件起始点和结束点与激光雷达的距离L1、L2,分别以起始点和结束点为中心,形成半径为L1、L2的圆,两圆交点标定为激光雷达;同理标定毫米波雷达。
优选的,步骤(7)中,通过高速公路隧道不同位置的不同车辆进行标定的过程为:
以高速公路隧道不同车辆不同位置的点为参考,通过激光雷达测定不同位置不同车辆的检测目标与激光雷达的距离L3、L4,分别以不同位置的不同车辆为中心,形成半径为L3、L4的圆,两圆交点标定为激光雷达;同理标定毫米波雷达。
通过理论推导,得出此方法不同于常规方法,不需要对旋转角等参数进行估计,只需要在两个坐标系中找出对应目标的特征点对即可完成激光雷达和毫米波雷达的标定,为高速公路隧道安全行驶奠定准确的数据基础。
本发明的有益效果在于:
1、本发明以高速公路激光点云和毫米波点集数据为基础,通过三维坐标转换和单应性坐标转换,将激光点云和毫米波点集数据转换至同一个坐标系,以便两种传感器的数据对比。
2、本发明通过高速公路隧道特殊事件或不同位置不同车辆进行标定,不需要通过对旋转角度等参数进行估计,也不需要设计特殊的定标物体,大大降低了激光雷达和毫米波雷达数据标定的复杂程度。
3、同时,本发明标定方法普适性比较强,高速公路隧道中此类数据量丰富,提高标定精度,方便了标定校准,为后续检测准确率提供了基础支撑。
4、因激光雷达成本较高,本发明提出的激光雷达和毫米波雷达标定方法,为高速公路隧道激光雷达和毫米波雷达布设提供了新的参考,通过激光雷达和毫米波雷达的数据互补,降低毫米波雷达和激光雷达布设密度,从而在提高高速公路目标检测精度的情况下,降低设备成本。
附图说明
图1为本发明的激光雷达与毫米波雷达坐标系示意图;
图2为本发明的激光雷达和毫米波雷达安装示意图;
图3为本发明的单应性坐标转换后检测目标标定;
图4为本发明的激光雷达和毫米波雷达标定方法
具体实施方式
下面通过实施例并结合附图对本发明做进一步说明,但不限于此。
实施例1
如图1-4所示,本实施例提供一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,具体步骤如下:
(1)高速公路隧道路侧分别安装等高的激光雷达和毫米波雷达;
(2)通过路侧激光雷达获取高速公路隧道的车辆数据,得到待处理的三维点云数据,通过路侧的毫米波雷达获取高速公路隧道的车辆数据,得到待处理的平面点集数据;
(3)以激光雷达垂向地面点4M为原点,搭建三维空间坐标系(如图1);
(4)将激光雷达的三维点云数据转换为二维数据,假定不在平面上的三维空间点坐标为(x0,y0,z0),其在平面上的投影点坐标为(xp,yp,zp),因为投影点到当前点与平面垂直,因此
推到得到:
得到三维空间点在不同坐标平面的二维坐标,实现三维点云的平面映射,上式中A、B、C、D为常数;
(5)根据步骤(4)的三维坐标转换公式,在高速公路隧道内,假定毫米波雷达检测的目标坐标数据为(xr,yr),激光雷达检测的目标坐标为(x0,y0,z0),投影到xoy二维平面内的目标坐标为(xp,yp),毫米波雷达和激光雷达检测到的目标全部在二维平面内;
(6)根据单应性变换原理,将激光雷达投射后的二维点集与毫米波雷达的二维点集进行单应性变换,投影到同一个平面;
(7)依据激光雷达和毫米波雷达的工作原理,假定毫米波雷达检测点对为激光雷达点云的第一个接触点。在x1Oy1坐标系中,通过高速公路隧道车辆变道的特殊事件,事件的起始点对和结束点对分别重合,为后续激光雷达和毫米波雷达标定确定参考目标;
通过高速公路隧道车辆变道进行激光雷达和毫米波雷达的标定。
步骤(1)中,高速公路隧道对侧分别安装等高的激光雷达和毫米波雷达,激光雷达和毫米波雷达沿道路方向的安装间隔为75米,激光雷达在R≤50M,采集数据有效;毫米波雷达在R≤150M,采集数据有效,为有效补充激光雷达数据,提高高速公路目标检测准确率,毫米波雷达检测范围要全面覆盖激光雷达检测范围(如图2),以提高检测准确;实际工程应用中,毫米波雷达的检测范围可覆盖部分激光雷达检测范围,在提高检测精度的同时,降低设备布设密度,从而减低成本。
步骤(6)中,单应性变换过程为,检测目标在激光雷达二维坐标系xp,yp和毫米波雷达二维坐标系xr,yr之间的映射关系如下:
其中,H为激光雷达平面与毫米波雷达平面之间的单应性矩阵,代表两个平面之间的转换关系,为一个3×3的矩阵,s为常数,推得:
展开得到
上式中,h11、h12、h13、h21、h22、h23、h31、h32、h33为激光雷达平面与毫米波雷达平面之间的单应性矩阵常数;
将毫米波雷达数据和激光雷达数据转换至一个坐标系x1Oy1,以便数据进行标定。
步骤(7)中,通过高速公路隧道车辆变道进行标定的过程为:
以检测目标变道事件起始点和结束点为参考,通过激光雷达测量变道事件起始点和结束点与激光雷达的距离L1、L2,分别以起始点和结束点为中心,形成半径为L1、L2的圆,两圆交点标定为激光雷达;同理标定毫米波雷达。
实施例2
一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,步骤如实施例1所述,不同之处在于,步骤(7)中,通过高速公路隧道不同位置的不同车辆进行激光雷达和毫米波雷达的标定,标定过程为:
以高速公路隧道不同车辆不同位置的点为参考,通过激光雷达测定不同位置不同车辆的检测目标与激光雷达的距离L3、L4,分别以不同位置的不同车辆为中心,形成半径为L3、L4的圆,两圆交点标定为激光雷达;同理标定毫米波雷达。
Claims (5)
1.一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,其特征在于,具体步骤如下:
(1)高速公路隧道路侧分别安装等高的激光雷达和毫米波雷达;
(2)通过路侧激光雷达获取高速公路隧道的车辆数据,得到待处理的三维点云数据,通过路侧的毫米波雷达获取高速公路隧道的车辆数据,得到待处理的平面点集数据;
(3)以激光雷达垂向地面点为原点,搭建三维空间坐标系;
(4)将激光雷达的三维点云数据转换为二维数据,假定不在平面上的三维空间点坐标为(x0,y0,z0),其在平面上的投影点坐标为(xp,yp,zp),得到:
得到三维空间点在不同坐标平面的二维坐标,实现三维点云的平面映射,上式中A、B、C、D为常数;
(5)根据步骤(4)的三维坐标转换公式,在高速公路隧道内,假定毫米波雷达检测的目标坐标数据为(xr,yr),激光雷达检测的目标坐标为(x0,y0,z0),投影到xoy二维平面内的目标坐标为(xp,yp),毫米波雷达和激光雷达检测到的目标全部在二维平面内;
(6)根据单应性变换原理,将激光雷达投射后的二维点集与毫米波雷达的二维点集进行单应性变换,投影到同一个平面;
(7)通过高速公路隧道车辆变道或不同位置的不同车辆进行激光雷达和毫米波雷达的标定。
2.如权利要求1所述的用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,其特征在于,步骤(1)中,高速公路隧道对侧分别安装等高的激光雷达和毫米波雷达,激光雷达和毫米波雷达沿道路方向的安装间隔为75米。
4.如权利要求1所述的用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,其特征在于,步骤(7)中,通过高速公路隧道车辆变道进行标定的过程为:
以检测目标变道事件起始点和结束点为参考,通过激光雷达测量变道事件起始点和结束点与激光雷达的距离L1、L2,分别以起始点和结束点为中心,形成半径为L1、L2的圆,两圆交点标定为激光雷达;同理标定毫米波雷达。
5.如权利要求1所述的用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法,其特征在于,步骤(7)中,通过高速公路隧道不同位置的不同车辆进行标定的过程为:
以高速公路隧道不同车辆不同位置的点为参考,通过激光雷达测定不同位置不同车辆的检测目标与激光雷达的距离L3、L4,分别以不同位置的不同车辆为中心,形成半径为L3、L4的圆,两圆交点标定为激光雷达;同理标定毫米波雷达。
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CN202210418900.2A CN114755645A (zh) | 2022-04-20 | 2022-04-20 | 一种用于高速公路隧道内激光雷达与毫米波雷达的数据标定方法 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116416319A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-07-11 | 南京理工大学 | 面向智能驾驶多类型传感器标定的一次性联合标定方法 |
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2022
- 2022-04-20 CN CN202210418900.2A patent/CN114755645A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN116416319A (zh) * | 2022-11-17 | 2023-07-11 | 南京理工大学 | 面向智能驾驶多类型传感器标定的一次性联合标定方法 |
CN116416319B (zh) * | 2022-11-17 | 2023-11-24 | 南京理工大学 | 面向智能驾驶多类型传感器标定的一次性联合标定方法 |
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