一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,首先獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,得出的n個(gè)簇群集合,然后將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到障礙物集合信息,所述障礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物;本發(fā)明提供的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,利用激光雷達(dá)輸出的環(huán)境反射強(qiáng)度信息,將常用的環(huán)境距離信息上升到非平面的三維空間,并提出基于非平面數(shù)據(jù)分割的障礙物識(shí)別方法,從而保證障礙物識(shí)別的實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性。
【專利說明】
一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及機(jī)器人及智能車輛的局部導(dǎo)航領(lǐng)域,特別涉及一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度 的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 障礙物檢測(cè)是移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng)的必要組成部分,魯棒的障礙檢測(cè)是實(shí)現(xiàn) 有效和安全導(dǎo)航的基礎(chǔ)?,F(xiàn)代移動(dòng)機(jī)器人往往依賴多種傳感器的搭配,選取合適的多傳感 器信息處理算法感知所處場(chǎng)景,進(jìn)而做出相應(yīng)的決策。對(duì)于機(jī)器人的環(huán)境識(shí)別,從傳感器角 度上看,主要有三種類型:利用立體視覺的障礙物的檢測(cè)、利用激光雷達(dá)的障礙物的檢測(cè)和 利用多傳感器融合的障礙物的檢測(cè)。
[0003] 立體視覺和人利用雙目成像估計(jì)景物距離的原理類似,在計(jì)算機(jī)視覺中也有利用 兩個(gè)相互位置關(guān)系已知的攝像機(jī)組成立體視覺系統(tǒng),根據(jù)同一景物在兩個(gè)攝像機(jī)上成像的 視差恢復(fù)出景物深度。與該方法相比,利用激光雷達(dá)的對(duì)障礙物進(jìn)行檢測(cè)可以實(shí)時(shí)的獲取 精度比較高的周圍環(huán)境相關(guān)信息,使得機(jī)器人在周圍未知的環(huán)境中對(duì)障礙物的檢測(cè)更加有 效和可靠,因此激光雷達(dá)具有環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)、精確度高等優(yōu)勢(shì),目前在未知環(huán)境中的障礙 物進(jìn)行檢測(cè)大多采用激光雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)。
[0004] 近幾年來,很多人已經(jīng)對(duì)使用激光雷達(dá)對(duì)障礙物進(jìn)行檢測(cè)相關(guān)方面做了很多的相 關(guān)研究,大多是用測(cè)量環(huán)境中的位置信息的方法來獲得障礙物分布信息。比如:南京理工大 學(xué)的Yuan等人利用64線激光雷達(dá)提出了適用于結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境的路面提取算 法,該算法是利用模糊聚類來對(duì)路面進(jìn)行提取,對(duì)比連續(xù)幾幀的雷達(dá)數(shù)據(jù),確定正常路面的 參考平面,進(jìn)一步提取出路面上的障礙物;Moosmann等人采用基于圖的方法對(duì)三維激光雷 達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行了障礙物和地面分割,這種方法證明了在具有彎道的復(fù)雜環(huán)境中也能獲得很好 的效果;萬忠濤利用激光雷達(dá)的平面模型和擴(kuò)展的Kalman濾波算法對(duì)障礙物檢測(cè)算法進(jìn)行 了改進(jìn),完成了對(duì)單幀雷達(dá)數(shù)據(jù)的分類;Himmelsbach針對(duì)64線雷達(dá)的特點(diǎn),先用極坐標(biāo)柵 格地圖來表示雷達(dá)數(shù)據(jù),然后使用分塊進(jìn)行直線擬合的辦法對(duì)障礙物進(jìn)行分割,最后再對(duì) 障礙物進(jìn)行聚類處理,該方法的檢測(cè)效果比較好;B.Douillard等聯(lián)合使用均值高度圖和最 小最大高度圖,先利用均值高度圖對(duì)地面進(jìn)行分割,然后用最大最小值柵格地圖進(jìn)一步分 割障礙物,這種混合高度圖能夠很好的提取地面并獲得比較準(zhǔn)確的障礙物信息。
[0005] 然而多線激光雷達(dá)雖然提高環(huán)境描述的精度,卻也因?yàn)樵黾恿擞?jì)算量而對(duì)數(shù)據(jù)處 理單元提出了很高的挑戰(zhàn)。而性價(jià)比較高的二維激光雷達(dá)卻更適合實(shí)時(shí)性高的場(chǎng)合。在障 礙物識(shí)別方面,多采用二維激光雷達(dá)輸出的環(huán)境距離信息進(jìn)行障礙物或其他物體的聚類分 析,而在要求實(shí)時(shí)性較高的場(chǎng)合,激光雷達(dá)輸出的距離信息將不足以滿足環(huán)境識(shí)別系統(tǒng)的 精確性要求,因此,將激光雷達(dá)輸出的環(huán)境反射強(qiáng)度信息作為聚類樣本之一,這樣可以增加 更多的信息量。而且目前對(duì)于一些實(shí)時(shí)性高、運(yùn)算量小的聚類算法多為平面聚類算法,無法 很好地融合位置和反射強(qiáng)度信息。
[0006] 因此需要一種高效的障礙物識(shí)別方法來識(shí)別機(jī)器人和智能車輛前方的障礙物。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0007] 本發(fā)明的目的就是提供一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法;該方 法應(yīng)用于局部導(dǎo)航中,采用單線激光雷達(dá)來識(shí)別障礙物。
[0008] 本發(fā)明的目的是通過這樣的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
[0009] 本發(fā)明提供的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,包括以下步驟: [0010]步驟1:獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括距離信息 和反射強(qiáng)度信息;
[0011] 步驟2:對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括去除有效范圍外的數(shù)據(jù) 點(diǎn)、濾除孤立噪聲點(diǎn)和激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償;
[0012] 步驟3:對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù) 據(jù)分割聚類處理,得出的η個(gè)簇群集合,所述簇群集合采用以下公式來表達(dá):
[0013] Ω ={ Ωχ, Ω2,......, Ω j,......, Ω η},
[0014] 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω j= {ΡαΡα......,Pjk,......,PjM},M為第j 個(gè)簇群類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 和對(duì)應(yīng)的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk = (Xi,yj,s);
[0015] 步驟4:將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到障礙物集合信息,所 述障礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物;所述障礙物集合信 息采用以下公式來表示:
[0016] 0bs = {obsi ,obs2,......obsj,......obs〇bscnt},
[0017] 其中,〇bsj = 〇bs( type,Pstart, Pend, dmin),type 表示障礙物類型,Pstart 表示障礙物在 世界坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),dmin表示障礙物與 機(jī)器人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段個(gè)數(shù)。
[0018] 進(jìn)一步,所述步驟2中對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,具體包括以下步驟:
[0019] 21)通過以下公式來去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn):
[0021 ]其中,range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離;
[0022] 21)通過以下方式來濾除孤立的噪聲點(diǎn):將激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行離散得到離 散數(shù)據(jù)序列{X(i) I i = l,2,3, . . .,N},以離散序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù) 據(jù);對(duì)這m個(gè)數(shù)據(jù)采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K 個(gè)位置的值;K的取值依次從小到大,循環(huán)重復(fù)直到所有激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢結(jié)束。
[0023] 21)通過以下公司來對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制進(jìn)行缺陷補(bǔ)償:
[0025]其中,cU表示當(dāng)前第i線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);cU-2表示當(dāng)前第i-2線激光雷達(dá) 返回的距離數(shù)據(jù);表示當(dāng)前第i-Ι線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+1表示當(dāng)前第i + Ι線激 光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+2表示當(dāng)前第i+2線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù)。
[0026] 進(jìn)一步,所述步驟3中對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法 的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,具體方法如下:
[0027] 31)建立空間坐標(biāo)系,將某激光束的點(diǎn)集按照如下公式表示:
[0028] bg={Pi,P2,P3,......,Pi,......Pn},
[0029] 其中,任意一點(diǎn)?1 = (^71,81)投影到空間坐標(biāo)系下,(^,71)為父0¥的投影坐標(biāo),2 軸即為Si;
[0030] 32)非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之 間的差值,按照以下公式獲得分割點(diǎn)點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pn-l:
[0031] dn-dn-1 I >Dmax
[0032]其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值;
[0034] 0為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);
[0035] Dmax通過以下公式來計(jì)算:
[0037] 33)將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pw標(biāo)記為分割點(diǎn);
[0038] 34)按照以下公式進(jìn)行二次檢測(cè):
[0039] ξ(?η) =k*dn;
[0040] 且 ξ((1η)<μ;
[0041] 其中,k為常系數(shù),ξ((1η)為閾值,μ為常值;
[0042] 35 )判斷I dn-dn-i I > ξ ( dn )是否成立,如果成立,則將點(diǎn)Ρη和點(diǎn)Pn-Jg記為分割點(diǎn);
[0043] 如果不成立,則取消分割點(diǎn)標(biāo)記;
[0044] 36)循環(huán)重復(fù)所有環(huán)境數(shù)據(jù),得到簇群集合。
[0045] 進(jìn)一步,所述步驟4中不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,具體過程如 下:
[0046] 41)連接簇群的數(shù)據(jù)集合中的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)及坐標(biāo)原點(diǎn)形成三角形,并 計(jì)算該三角形的面積S1;
[0047] 42)逐個(gè)兩兩連接簇群數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)并與坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算該閉 合圖形的面積S2;
[0048] 43)判斷第一面積與第二面積之差是否小于零,如果是,則連接頂點(diǎn)和起點(diǎn)、頂點(diǎn) 和終點(diǎn)分別得到兩條直線,記為L(zhǎng)1、L2;判斷簇群所有點(diǎn)能否在閾值內(nèi)收斂于L1和L2;如果 能,則簇群的點(diǎn)為尖峰形障礙物,如果否,則簇群的點(diǎn)為凸圓弧形障礙物;
[0049] 44)如果第S1與S2之差不小于零,則進(jìn)一步判斷第一面積與第二面積之差是否小 于直線閾值I如果是,則簇群的點(diǎn)為凹形障礙物。
[0050] 進(jìn)一步,所述步驟4中障礙物具體按照以下過程進(jìn)行匹配:
[0051] S41)尖峰型障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中從起點(diǎn)到頂 點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)的收斂直線,如果收斂直線為兩條不同的直線且兩條直線的交 點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中,則數(shù)據(jù)集合為尖峰型障礙物;
[0052] S42)凸圓弧形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與 原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且 該簇群不收斂于兩條直線,則數(shù)據(jù)集合為凸圓弧形障礙物;
[0053] S43)凹形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn) 形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積,則數(shù)據(jù) 集合為凹形障礙物。
[0054] 本發(fā)明還提供了一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),包括環(huán)境數(shù) 據(jù)生成模塊、環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、非平面ABD處理模塊和障礙物匹配模塊;
[0055] 所述環(huán)境數(shù)據(jù)生成模塊,用于獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,所述 環(huán)境數(shù)據(jù)包括距離信息和反射強(qiáng)度信息;
[0056]所述環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括 去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn)、濾除孤立噪聲點(diǎn)和激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償;
[0057]所述非平面ABD處理模塊,用于對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非 平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,得出的η個(gè)簇群集合,所述簇群集合采用以下公式 來表達(dá):
[0058] Ω ={ Ωχ, Ω2,......, Ω j,......, Ω η},
[0059] 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω j= {ΡαΡα......,Pjk,......,PjM},M為第j 個(gè)簇群類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 和對(duì)應(yīng)的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk = (Xi,yj,s);
[0060] 所述障礙物匹配模塊,用于將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到 障礙物集合信息,所述障礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物; 所述障礙物集合信息采用以下公式來表示:
[0061 ] 0bs = {obsi ,obs2,......obsj,......obs〇bscnt},
[0062] 其中,obsj = obs(type,Pstart,Pend,dmin),type表示障礙物類型,Pstart表示障礙物在 世界坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),d min表示障礙物與 機(jī)器人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段個(gè)數(shù)。
[0063] 進(jìn)一步,所述環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,具體包括以 下步驟:
[0064] 21)通過以下公式來去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn):
[0066] 其中,range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離;
[0067] 21)通過以下方式來濾除孤立的噪聲點(diǎn):將激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行離散得到離 散數(shù)據(jù)序列{X(i)|i = l,2,3,......N},以離散序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù) 據(jù);對(duì)這m個(gè)數(shù)據(jù)采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K 個(gè)位置的值;K的取值依次從小到大,循環(huán)重復(fù)直到所有激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢結(jié)束。
[0068] 21)通過以下公司來對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制進(jìn)行缺陷補(bǔ)償:
[0070] 其中,cU表示當(dāng)前第i線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);cU-2表示當(dāng)前第i-2線激光雷達(dá) 返回的距離數(shù)據(jù);dH表示當(dāng)前第i-Ι線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d 1+1表示當(dāng)前第i + Ι線激 光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+2表示當(dāng)前第i+2線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù)。
[0071] 進(jìn)一步,所述非平面ABD處理模塊中對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非 平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,具體方法如下:
[0072] 31)建立空間坐標(biāo)系,將某激光束的點(diǎn)集按照如下公式表示:
[0073] bg={Pi,P2,P3,......,Pi,......Pn},
[0074] 其中,任意一點(diǎn)?1 =匕,71,81)投影到空間坐標(biāo)系下,(^,71)為父0¥的投影坐標(biāo),2 軸即為Si;
[0075] 32)非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之 間的差值,按照以下公式獲得分割點(diǎn)點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pn-l:
[0076] I dn_dn-1 I〉Dmax
[0077]其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值;
[0079] 0為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);
[0080] Dmax通過以下公式來計(jì)算:
[0082] 33)將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pw標(biāo)記為分割點(diǎn);
[0083] 34)按照以下公式進(jìn)行二次檢測(cè):
[0084] ξ(?η) =k*dn;
[0085] 且 ξ((1ηΗμ;
[0086] 其中,k為常系數(shù),ξ((1η)為閾值,μ為常值;
[0087] 35 )判斷I dn-dn-i I > ξ ( dn )是否成立,如果成立,則將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pn-Jg記為分割點(diǎn);
[0088] 如果不成立,則取消分割點(diǎn)標(biāo)記;
[0089] 36)循環(huán)重復(fù)所有環(huán)境數(shù)據(jù),得到簇群集合。
[0090] 進(jìn)一步,所述障礙物匹配模塊中不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,具 體過程如下:
[0091 ] 41)連接簇群的數(shù)據(jù)集合中的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)及坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形, 計(jì)算第一面積S1;
[0092] 42)逐個(gè)兩兩連接簇群數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)并與坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算第二 面積S2;
[0093] 43)判斷第一面積與第二面積之差是否小于零,如果是,則連接頂點(diǎn)和起點(diǎn)、頂點(diǎn) 和終點(diǎn);判斷簇群所有點(diǎn)能否在直線閾值S內(nèi)收斂于L1和L2;如果能,則簇群的點(diǎn)為尖峰形 障礙物,如果否,則簇群的點(diǎn)為凸圓弧形障礙物;
[0094] 44)如果第一面積與第二面積之差不小于零,則進(jìn)一步判斷第一面積與第二面積 之差是否小于直線閾值S,如果是,則簇群的點(diǎn)為凹形障礙物。
[0095] 進(jìn)一步,所述障礙物匹配模塊中障礙物具體按照以下過程進(jìn)行匹配:
[0096] S41)尖峰型障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中從起點(diǎn)到頂 點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)的收斂直線,如果收斂直線為兩條不同的直線且兩條直線的交 點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中,則數(shù)據(jù)集合為尖峰型障礙物;
[0097] S42)凸圓弧形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與 原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且 該簇群不收斂于兩條直線,則數(shù)據(jù)集合為凸圓弧形障礙物;
[0098] S43)凹形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn) 形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積,則數(shù)據(jù) 集合為凹形障礙物。
[0099] 由于采用了上述技術(shù)方案,本發(fā)明具有如下的優(yōu)點(diǎn):
[0100] 本發(fā)明提供的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,利用激光雷達(dá)輸出 的環(huán)境反射強(qiáng)度信息,將常用的環(huán)境距離信息上升到非平面的三維空間,并提出基于非平 面數(shù)據(jù)分割的障礙物識(shí)別方法,從而保證障礙物識(shí)別的實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性。
[0101] 本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述,并 且在某種程度上,基于對(duì)下文的考察研究對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的,或者可 以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。本發(fā)明的目標(biāo)和其他優(yōu)點(diǎn)可以通過下面的說明書和權(quán)利要 求書來實(shí)現(xiàn)和獲得。
【附圖說明】
[0102] 本發(fā)明的【附圖說明】如下。
[0103] 圖la為本發(fā)明的ABD算法示意圖。
[0104] 圖lb為本發(fā)明的非平面ABD算法示意圖。
[0105]圖2a為第一個(gè)點(diǎn)是障礙物的起點(diǎn)且最后一個(gè)點(diǎn)是障礙物的終點(diǎn)示意圖。
[0106] 圖2b為凸形障礙物中離機(jī)器人最近的點(diǎn)是尖峰型障礙物的頂點(diǎn)示意圖。
[0107] 圖2c為凸形障礙物中離機(jī)器人最近的點(diǎn)是圓弧形障礙物的頂點(diǎn)示意圖。
[0108] 圖2d為凹形障礙物中離機(jī)器人最遠(yuǎn)的點(diǎn)是凹形障礙物的頂點(diǎn)或終點(diǎn)示意圖。
[0109] 圖3a為尖峰型障礙物的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)示意圖。
[0110] 圖3b為凸圓弧形障礙物的各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原 點(diǎn)形成的三角形面積且該簇群不收斂示意圖。
[0111] 圖3c為凹形障礙物的各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形 成的三角形面積示意圖。
[0112] 圖4為本發(fā)明的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖。
[0113] 圖5為本發(fā)明的通道及障礙物特征匹配方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0114] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0115] 實(shí)施例1
[0116] 如圖所示,本實(shí)施例提供的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,包括 以下步驟:
[0117] 步驟1:獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括距離信息 和反射強(qiáng)度信息;
[0118]步驟2:對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括去除有效范圍外的數(shù)據(jù) 點(diǎn)、濾除孤立噪聲點(diǎn)和激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償;
[0119]步驟3:對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù) 據(jù)分割聚類處理,得出的η個(gè)簇群集合,所述簇群集合采用以下公式來表達(dá):
[0120] Ω ={ Ωχ, Ω2,......, Ω j,......, Ω η},
[0121] 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,......,Pjk,......^調(diào)丨…為第」 個(gè)簇群類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 和對(duì)應(yīng)的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk = (Xi,yj,S );
[0122] 步驟4:將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到障礙物集合信息,所 述障礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物;所述障礙物集合信 息采用以下公式來表示:
[0123] 0bs = {obsi ,obs2,......obsj,......obs〇bscnt},
[0124] 其中,obsj = obs(type,Pstart,Pend,dmin),type表示障礙物類型,Pstart表示障礙物在 世界坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),d min表示障礙物與 機(jī)器人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段個(gè)數(shù)。
[0125] 所述步驟2中對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,具體包括以下步驟:
[0126] 21)通過以下公式來去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn):
[0128]其中,range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離;
[0129] 21)通過以下方式來濾除孤立的噪聲點(diǎn):將激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行離散得到離 散數(shù)據(jù)序列{X(i) I i = l,2,3, . . .,N},以離散序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù) 據(jù);對(duì)這m個(gè)數(shù)據(jù)采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K 個(gè)位置的值;K的取值依次從小到大,循環(huán)重復(fù)直到所有激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢結(jié)束。
[0130] 21)通過以下公司來對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制進(jìn)行缺陷補(bǔ)償:
[0132] 其中,cU表示當(dāng)前第i線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);cU-2表示當(dāng)前第i-2線激光雷達(dá) 返回的距離數(shù)據(jù);表示當(dāng)前第i-Ι線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d 1+1表示當(dāng)前第i+Ι線激 光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+2表示當(dāng)前第i+2線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù)。
[0133] 所述步驟3中對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù) 據(jù)分割聚類處理,具體方法如下:
[0134] 31)建立空間坐標(biāo)系,將某激光束的點(diǎn)集按照如下公式表示:
[0135] bg={Pi,P2,P3,......,Pi,......Pn},
[0136] 其中,任意一點(diǎn)?1 = &1,71,81)投影到空間坐標(biāo)系下,(^,71)為乂0¥的投影坐標(biāo),2 軸即為Si;
[0137] 32)非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之 間的差值,按照以下公式獲得分割點(diǎn)點(diǎn)P n和點(diǎn)Pn-i:
[0138] dn-dn-l I >Dmax
[0139]其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值;
[0141] σ為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);
[0142] Dmax通過以下公式來計(jì)算:
[0144] 33)將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pw標(biāo)記為分割點(diǎn);
[0145] 34)按照以下公式進(jìn)行二次檢測(cè):
[0146] ξ(?η) =k*dn;
[0147] 且 ξ((1η)<μ;
[0148]其中,k為常系數(shù),ξ((1η)為閾值,μ為常值;
[01 49 ] 35 )判斷I dn-dn-i I > ξ ( dn )是否成立,如果成立,則將點(diǎn)Ρη和點(diǎn)Pn-Jg記為分割點(diǎn);
[0150] 如果不成立,則取消分割點(diǎn)標(biāo)記;
[0151] 36)循環(huán)重復(fù)所有環(huán)境數(shù)據(jù),得到簇群集合。
[0152] 所述步驟4中不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,具體過程如下:
[0153] 41)連接簇群的數(shù)據(jù)集合中的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)及坐標(biāo)原點(diǎn)形成三角形,并 計(jì)算該三角形的面積S1;
[0154] 42)逐個(gè)兩兩連接簇群數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)并與坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算該閉 合圖形的面積S2;
[0155] 43)判斷第一面積與第二面積之差是否小于零,如果是,則連接頂點(diǎn)和起點(diǎn)、頂點(diǎn) 和終點(diǎn)分別得到兩條直線,記為L(zhǎng)1、L2;判斷簇群所有點(diǎn)能否在閾值S = 5cm內(nèi)收斂于L1和 L2;如果能,則簇群的點(diǎn)為尖峰形障礙物,如果否,則簇群的點(diǎn)為凸圓弧形障礙物;
[0156] 44)如果第S1與S2之差不小于零,則進(jìn)一步判斷第一面積與第二面積之差是否小 于直線閾值I如果是,則簇群的點(diǎn)為凹形障礙物。
[0157] 所述步驟4中障礙物具體按照以下過程進(jìn)行匹配:
[0158] S41)尖峰型障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中從起點(diǎn)到頂 點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)的收斂直線,如果收斂直線為兩條不同的直線且兩條直線的交 點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中,則數(shù)據(jù)集合為尖峰型障礙物;
[0159] S42)凸圓弧形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與 原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且 該簇群不收斂于兩條直線,則數(shù)據(jù)集合為凸圓弧形障礙物;
[0160] S43)凹形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn) 形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積,則數(shù)據(jù) 集合為凹形障礙物。
[0161] 本實(shí)施例還提供了一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),包括環(huán)境 數(shù)據(jù)生成模塊、環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、非平面ABD處理模塊和障礙物匹配模塊;
[0162] 所述環(huán)境數(shù)據(jù)生成模塊,用于獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,所述 環(huán)境數(shù)據(jù)包括距離信息和反射強(qiáng)度信息;
[0163] 所述環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括 去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn)、濾除孤立噪聲點(diǎn)和激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償;
[0164] 所述非平面ABD處理模塊,用于對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非 平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,得出的η個(gè)簇群集合,所述簇群集合采用以下公式 來表達(dá):
[0165] Ω ={ Ωχ, Ω2,......, Ω j,......, Ω η},
[0166] 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω j= {ΡαΡα......,Pjk,......,PjM},M為第j 個(gè)簇群類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 和對(duì)應(yīng)的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk = (Xi,yj,s);
[0167] 所述障礙物匹配模塊,用于將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到 障礙物集合信息,所述障礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物; 所述障礙物集合信息采用以下公式來表示:
[0168] 0bs = {obsi ,obs2,......obsj,......obs〇bscnt},
[0169] 其中,obsj = obs(type,Pstart,Pend,dmin),type表示障礙物類型,Pstart表示障礙物在 世界坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),d min表示障礙物與 機(jī)器人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段個(gè)數(shù)。
[0170] 所述環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,具體包括以下步驟:
[0171] 21)通過以下公式來去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn):
[0173]其中,range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離;
[0174] 21)通過以下方式來濾除孤立的噪聲點(diǎn):將激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行離散得到離 散數(shù)據(jù)序列{X(i)|i = l,2,3,......N},以離散序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù) 據(jù);對(duì)這m個(gè)數(shù)據(jù)采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K 個(gè)位置的值;K的取值依次從小到大,循環(huán)重復(fù)直到所有激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢結(jié)束。
[0175] 21)通過以下公司來對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制進(jìn)行缺陷補(bǔ)償:
[0177]其中,cU表示當(dāng)前第i線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);cU-2表示當(dāng)前第i_2線激光雷達(dá) 返回的距離數(shù)據(jù);表示當(dāng)前第i-Ι線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+1表示當(dāng)前第i + Ι線激 光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+2表示當(dāng)前第i+2線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù)。
[0178]所述非平面ABD處理模塊中對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD 算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,具體方法如下:
[0179] 31)建立空間坐標(biāo)系,將某激光束的點(diǎn)集按照如下公式表示:
[0180] bg={Pi,P2,P3,......,Pi,......Pn},
[0181] 其中,任意一點(diǎn)?1 = (^71,81)投影到空間坐標(biāo)系下,(^,71)為父0¥的投影坐標(biāo),2 軸即為Si;
[0182] 32)非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之 間的差值,按照以下公式獲得分割點(diǎn)點(diǎn)P n和點(diǎn)Pn-i:
[0183] dn-dn-l I >Dmax
[0184]其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值;
[0186] σ為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);
[0187] Dmax通過以下公式來計(jì)算:
[0189] 33)將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Ph標(biāo)記為分割點(diǎn);
[0190] 34)按照以下公式進(jìn)行二次檢測(cè):
[0191] ξ(?η) =k*dn;
[0192] 且 ξ((1η)<μ;
[0193]其中,k為常系數(shù),ξ((1η)為閾值,μ為常值;
[01 94] 35 )判斷I dn-dn-i I > ξ ( dn )是否成立,如果成立,則將點(diǎn)Ρη和點(diǎn)Pn-Jg記為分割點(diǎn);
[0195] 如果不成立,則取消分割點(diǎn)標(biāo)記;
[0196] 36)循環(huán)重復(fù)所有環(huán)境數(shù)據(jù),得到簇群集合。
[0197] 所述障礙物匹配模塊中不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,具體過程如 下:
[0198] 41)連接簇群的數(shù)據(jù)集合中的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)及坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形, 計(jì)算第一面積S1;
[0199] 42)逐個(gè)兩兩連接簇群數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)并與坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算第二 面積S2;
[0200] 43)判斷第一面積與第二面積之差是否小于零,如果是,則連接頂點(diǎn)和起點(diǎn)、頂點(diǎn) 和終點(diǎn);判斷簇群所有點(diǎn)能否在直線閾值S內(nèi)收斂于L1和L2;如果能,則簇群的點(diǎn)為尖峰形 障礙物,如果否,則簇群的點(diǎn)為凸圓弧形障礙物;
[0201] 44)如果第一面積與第二面積之差不小于零,則進(jìn)一步判斷第一面積與第二面積 之差是否小于直線閾值S,如果是,則簇群的點(diǎn)為凹形障礙物。
[0202] 所述障礙物匹配模塊中障礙物具體按照以下過程進(jìn)行匹配:
[0203] S41)尖峰型障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中從起點(diǎn)到頂 點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)的收斂直線,如果收斂直線為兩條不同的直線且兩條直線的交 點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中,則數(shù)據(jù)集合為尖峰型障礙物;
[0204] S42)凸圓弧形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與 原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且 該簇群不收斂于兩條直線,則數(shù)據(jù)集合為凸圓弧形障礙物;
[0205] S43)凹形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn) 形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積,則數(shù)據(jù) 集合為凹形障礙物。
[0206] 實(shí)施例2
[0207] 對(duì)障礙物進(jìn)行識(shí)別的首先要將該點(diǎn)集里的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。考慮到傳統(tǒng)的激光 雷達(dá)障礙物識(shí)別方法的局限性,本實(shí)施例將利用激光雷達(dá)輸出的環(huán)境反射強(qiáng)度信息,將常 用的環(huán)境距離信息上升到非平面的三維空間,并提出基于非平面數(shù)據(jù)分割的障礙物識(shí)別方 法,從而保證障礙物識(shí)別的實(shí)時(shí)性及準(zhǔn)確性。
[0208] 由于機(jī)器人在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景下避障行進(jìn)時(shí),往往不需要識(shí)別出障礙物的 具體種類,只需要對(duì)障礙物形狀進(jìn)行大致的描述,考慮到二維掃描型激光雷達(dá)在環(huán)境檢測(cè) 時(shí)只能檢測(cè)到障礙物的外部輪廓,因此,本發(fā)明將障礙物類型劃分為凸形和凹形。而對(duì)于凸 形障礙物,又可以分為尖峰型和圓弧形。
[0209] 本實(shí)施例提供的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,具體包括以下步 驟:
[0210]步驟1:連接二維掃描型激光雷達(dá)傳感器,獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算 機(jī)中,環(huán)境數(shù)據(jù)包括: 距離信息D= {di,d2,d3, · · ·,di, · · ·,(1ν}和反射強(qiáng)度信息S= {si,S2,S3, · · ·,si, · · ·, sn};
[0211]步驟2:對(duì)步驟1獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn)、濾除 孤立的噪聲點(diǎn)及對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償。另外將環(huán)境數(shù)據(jù)從激光雷達(dá)的極坐標(biāo)系 下的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器人或智能車輛的局部直角坐標(biāo)系坐標(biāo),即將數(shù)據(jù)集合表示為:bg = {Ρι,Ρ2,Ρ3,......,Pi,......Pn},其中Pi表示為激光雷達(dá)第i線激光束反映的信息,即Pi = ⑴^^山⑴^偽第遞激光束檢測(cè)到的環(huán)境在局部坐標(biāo)系下的坐標(biāo)^為第遞激光束 檢測(cè)到的環(huán)境的反射強(qiáng)度。
[0212]步驟3:對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分 割聚類分析,具體方法如下:
[0213] 建立空間坐標(biāo)系
[0214] 將某激光束的點(diǎn)集......,Pi,……PN}中任意一點(diǎn)Pi=(Xi,yi,Si) 投影到空間坐標(biāo)系下,(Xl,yi)為Χ0Υ的投影坐標(biāo),Z軸即為Sl,從而得到非平面下的點(diǎn)集分布 情形。
[0215] 非平面ABD算法環(huán)境分割
[0216] 循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之間的差值,當(dāng)大于分割閾值 時(shí),則認(rèn)為找到了分割點(diǎn),公式如下:
[021 7] I dn_dn-1 I〉Dmax
[0218]其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分害lj閾值;
[0220] σ為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);
[0221] 此處0腹為:
[0223] 其中:rn+i為dn和dn-i取得最小值,δ為余量。λ和Δ φ如下圖所示,圖中φη和巾^為 ΑΡη和點(diǎn)Ρη相當(dāng)于激光雷達(dá)極坐標(biāo)的角度值。
[0224] 圖la、b為ABD算法示意圖:圖la平面ABD算法,圖lb非平面ABD算法。
[0225] 如果點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pw根據(jù)上述算法檢測(cè)得出的結(jié)果都是分割點(diǎn)時(shí),則暫時(shí)標(biāo)記點(diǎn) 點(diǎn)Pn-!為分割點(diǎn),然后利用一個(gè)閾值l(dn)進(jìn)行二次檢測(cè),|(dn) = k*dn,其中k為常系數(shù)。為了 使分割點(diǎn)間的距離不至于太遠(yuǎn),對(duì)閾值需要進(jìn)行限定,規(guī)定ξ((1η)< μ。若| cU-dw | >|(dn), 則認(rèn)為點(diǎn)Ρη和點(diǎn)Pn-iS分割點(diǎn),反之,則不是分割點(diǎn),取消之前分割的標(biāo)記。
[0226] 對(duì)N個(gè)距離-反射強(qiáng)度數(shù)據(jù)通過基于非平面ABD算法的障礙物識(shí)別方法得出的η個(gè) 簇群集合表示為Ω = {Ω1; Ω2,......,Ω」,......,Ωη};
[0227] 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω j= {PaPa......,Pjk,......,PjM},M為第j 個(gè)簇群類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 和對(duì)應(yīng)的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk = (Xi,yj,s)。
[0228] 步驟4:不同簇群的數(shù)據(jù)集與障礙物類別進(jìn)行匹配。
[0229]圖2a_d激光雷達(dá)距離數(shù)據(jù)分布與障礙類型的關(guān)系示意圖,考慮到激光雷達(dá)是循環(huán) 掃描機(jī)制,因此每一簇的第一個(gè)點(diǎn)是障礙物的起點(diǎn),每一簇的最后一個(gè)點(diǎn)是障礙物的終 點(diǎn),如圖2a所示;對(duì)于凸形障礙物,每一簇?cái)?shù)據(jù)中離機(jī)器人最近的點(diǎn)常常是尖峰型障礙物或 圓弧形障礙物的頂點(diǎn),如圖2a、2b所示;對(duì)于凹形障礙物,每一簇?cái)?shù)據(jù)中離機(jī)器人最遠(yuǎn)的點(diǎn) 是該凹形障礙物的頂點(diǎn)或終點(diǎn),如圖2d所示。
[0230] 通過上述分析以及對(duì)通道和障礙物的特征分析可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論:
[0231] ①如果某一簇群是尖峰型障礙物,那么該簇群的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有 數(shù)據(jù)都收斂于不同的兩條直線,且兩條直線的交點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中,屬于頂點(diǎn)的閾值范圍 內(nèi)。如圖3a所示;
[0232] ②如果某一簇群是凸圓弧形障礙物,那么該簇群的各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成的微分區(qū)域 面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且該簇群不能很好地收斂于兩條直線。如圖 313所示;
[0233] ③如果某一簇群是凹形障礙物,那么的各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積大于起 點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積。如圖3c所示;圖3a_c通道與障礙物散點(diǎn)分布規(guī)律示意 圖。
[0234] 因此,根據(jù)上述結(jié)論,可以得出障礙物特征匹配方法,流程圖如圖4所示,圖4為通 道及障礙物特征匹配方法流程圖;
[0235] 經(jīng)過上述步驟,可以得出障礙物的信息:
[0236] 障礙物集合:0bs = {obsi,obs2,......obsj,......obs〇bscnt};
[0237] 其中,obsj = obs(type,Pstart,Pend,dmin),其中,type表示障礙物類型,Pstart表示障 礙物在世界坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),d min表示障 礙物與機(jī)器人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù) 段個(gè)數(shù)。
[0238] 實(shí)施例3
[0239] 本實(shí)施例將詳細(xì)介紹各步驟的具體內(nèi)容。
[0240]步驟1:連接二維掃描型激光雷達(dá)傳感器,獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算 機(jī)中,環(huán)境數(shù)據(jù)包括距離信息,采用以下形式記錄:
[0241] D={di,d2,d3, . . . ,di, . . . ,dN};
[0242] 反射強(qiáng)度信息S={S1,S2,S3, . . .,Si,. . .,sN},常用的N取值為1024線。
[0243] 步驟2:對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
[0244] 去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn)
[0245] 激光雷達(dá)具有一定的測(cè)量范圍,在干擾因素下會(huì)測(cè)量到范圍之外的數(shù)據(jù)點(diǎn),這些 數(shù)據(jù)點(diǎn)是不可靠的點(diǎn),應(yīng)該予以及時(shí)的去除。一般只需要考慮激光雷達(dá)的實(shí)際測(cè)量范圍內(nèi) 的數(shù)據(jù)點(diǎn),超出這個(gè)范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)稱作為無效數(shù)據(jù)點(diǎn)。去除有效范圍外的無效數(shù)據(jù)點(diǎn),保留 有用信息點(diǎn),這樣就可以在后續(xù)處理中減少數(shù)據(jù)處理量,有利于提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性。參見下面 公式:
[0247] -般range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離,常見的為4000mm。
[0248]濾除孤立的噪聲點(diǎn):激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)的離散數(shù)據(jù)序列為{X(i) |i = l,2, 3,......N},以序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù)據(jù),m-般為奇數(shù)。對(duì)這m個(gè)數(shù)據(jù) 采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K個(gè)位置的值。K的 取值依次從小到大,實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的濾波。一般m取10即可。
[0249]激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償:激光雷達(dá)缺陷補(bǔ)償主要針對(duì)其零點(diǎn)現(xiàn)象,補(bǔ)償公 式如下:
[0251]流程圖如圖4所示,圖4為激光雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖;
[0252]步驟3:對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分 割聚類分析,具體方法如下:
[0253] 建立空間坐標(biāo)系:將某激光束的點(diǎn)集,如下所示:
[0254] bg={Pi,P2,P3,......,Pi,......Pn}中任意一點(diǎn)卩1=^#,8〇投景多至丨」空間坐標(biāo) 系下,(Xl,yi)為Χ0Υ的投影坐標(biāo),Z軸即為Sl,從而得到非平面下的點(diǎn)集分布情形。
[0255] 非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之間 的差值,當(dāng)大于分割閾值時(shí),則認(rèn)為找到了分割點(diǎn),公式如下:
[0256] | dn_dn-1 |〉Dmax
[0257] 其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值;
[0259]為了使sn和(xn,yn)在同一數(shù)量級(jí),一般反射強(qiáng)度的縮放系數(shù)σ取值為0.3。
[0260] 此處0_\描述如下:
[0262]如果點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pw根據(jù)上述算法檢測(cè)得出的結(jié)果都是分割點(diǎn)時(shí),則暫時(shí)標(biāo)記點(diǎn) 點(diǎn)Pn-!為分割點(diǎn),然后利用一個(gè)閾值l(dn)進(jìn)行二次檢測(cè),|(dn) = k*dn,其中k為常系數(shù)。為了 使分割點(diǎn)間的距離不至于太遠(yuǎn),本發(fā)明需要對(duì)閾值進(jìn)行限定,規(guī)定ξ((1 η)<μ。若IdfU〉 Udn),則認(rèn)為APn和點(diǎn)Pw為分割點(diǎn),反之,則不是分割點(diǎn),取消之前分割的標(biāo)記。此處,μ常 取值為10〇11汰為0.15,5為0.03111,人=10° 〇
[0263]對(duì)Ν個(gè)距離-反射強(qiáng)度數(shù)據(jù)通過基于非平面ABD算法的障礙物識(shí)別方法得出的η個(gè) 簇群集合表示為Ω = {Ω1; Ω2,......,Ω」,......,Ωη};
[0264] 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω j = {PaPa......,Pjk,......,PjM},M為第j 個(gè)簇群類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo) 和對(duì)應(yīng)的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk = (Xi,yj,s)。
[0265] 步驟4:不同簇群的數(shù)據(jù)集與障礙物類別進(jìn)行匹配。匹配規(guī)則如下:
[0266] ①如果某一簇群是尖峰型障礙物,那么該簇群的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有 數(shù)據(jù)都收斂于不同的兩條直線,且兩條直線的交點(diǎn)在平面坐標(biāo)系中,屬于頂點(diǎn)的閾值范圍 內(nèi)。
[0267] ②如果某一簇群是凸圓弧形障礙物,那么該簇群的各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成的微分區(qū)域 面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且該簇群不能很好地收斂于兩條直線。
[0268] ③如果某一簇群是凹形障礙物,那么的各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成的微分區(qū)域面積大于起 點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積。
[0269] 因此,根據(jù)上述結(jié)論,可以得出障礙物特征匹配方法,流程圖如圖5所示,圖5為通 道及障礙物特征匹配方法流程圖;
[0270] 經(jīng)過上述步驟,可以得出障礙物的信息:
[0271] 障礙物集合:0bs = {obsi,obs2,......obsj,......obs〇bscnt};
[0272] 其中obsj = obs(type,Pstart,Pend,dmin),其中,type表示障礙物類型,Pstart表示障礙 物在世界坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),(^"表示障礙 物與機(jī)器人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段 個(gè)數(shù)。
[0273] 最后說明的是,以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制,盡管參照較 佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解,可以對(duì)本發(fā)明的技 術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換,而不脫離本技術(shù)方案的宗旨和范圍,其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明 的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,其特征在于:包括以下步驟: 步驟1:獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,所述環(huán)境數(shù)據(jù)包括距離信息和反 射強(qiáng)度信息; 步驟2:對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn)、濾 除孤立噪聲點(diǎn)和激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償; 步驟3:對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分 割聚類處理,得出的η個(gè)簇群集合,所述簇群集合采用以下公式來表達(dá): Ω = { Ω 1, Ω 2,......, Ω j,......, Ωη}, 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω」={Pdl,Pj2,......,Pjk,......,Pj M},M為第j個(gè)簇群 類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng) 的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk= (Xl,η,s); 步驟4:將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到障礙物集合信息,所述障 礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物;所述障礙物集合信息采 用以下公式來表示: Obs= {obsi,obs2,......obsj,......obs〇bscnt}, 其中,〇bsj = 〇bs(type,Pstart,Pend,dmin),type表示障礙物類型,Pstart表示障礙物在世界 坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),dmin表示障礙物與機(jī)器 人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段個(gè)數(shù)。2. 如權(quán)利要求1所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,其特征在于:所 述步驟2中對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,具體包括以下步驟: 21)通過以下公式來去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn):其中,range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離; 21)通過以下方式來濾除孤立的噪聲點(diǎn):將激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行離散得到離散數(shù) 據(jù)序列{X( i) I i = 1,2,3,. . .,N},以離散序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù)據(jù);對(duì) 這m個(gè)數(shù)據(jù)采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K個(gè)位置 的值;K的取值依次從小到大,循環(huán)重復(fù)直到所有激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢結(jié)束。 21)通過以下公司來對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制進(jìn)行缺陷補(bǔ)償: V. i-ιr-i ?+χ ??-£ 其中,cU表示當(dāng)前第i線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);cU-2表示當(dāng)前第i-2線激光雷達(dá)返回 的距離數(shù)據(jù);dH表示當(dāng)前第i-Ι線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+1表示當(dāng)前第i+Ι線激光雷 達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d 1+2表示當(dāng)前第i+2線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù)。3. 如權(quán)利要求1所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,其特征在于:所 述步驟3中對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類 處理,具體方法如下: 31) 建立空間坐標(biāo)系,將某激光束的點(diǎn)集按照如下公式表示: bg= {Ρι,Ρ2,Ρ3,......,Pi,......Pn}, 其中,任意一點(diǎn)Pi= (xi,yi,si)投影到空間坐標(biāo)系下,(xi,yi)為XOY的投影坐標(biāo),Z軸即 為Si; 32) 非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之間的 差值,按照以下公式獲得分割點(diǎn)點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pn-ι: dn_dn-1 |〉Dmax 其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值; σ為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);Dmax通過以下公式來計(jì)算33) 將點(diǎn)pn和點(diǎn)pn-i標(biāo)記為分割點(diǎn); 34) 按照以下公式進(jìn)行二次檢測(cè): ξ(?η) =k*dn; 且ξ((1η) < μ; 其中,k為常系數(shù),C(dn)為閾值,μ為常值; 35) 判斷Idn-dn-il >ξ((1η)是否成立,如果成立,則將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Ρη-^記為分割點(diǎn); 如果不成立,則取消分割點(diǎn)標(biāo)記; 36) 循環(huán)重復(fù)所有環(huán)境數(shù)據(jù),得到簇群集合。4. 如權(quán)利要求1所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,其特征在于:所 述步驟4中不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,具體過程如下: 41) 連接簇群的數(shù)據(jù)集合中的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)及坐標(biāo)原點(diǎn)形成三角形,并計(jì)算 該三角形的面積S1; 42) 逐個(gè)兩兩連接簇群數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)并與坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算該閉合圖 形的面積S2; 43) 判斷第一面積與第二面積之差是否小于零,如果是,則連接頂點(diǎn)和起點(diǎn)、頂點(diǎn)和終 點(diǎn)分別得到兩條直線,記為L(zhǎng)1、L2;判斷簇群所有點(diǎn)能否在閾值內(nèi)收斂于L1和L2;如果能,則 簇群的點(diǎn)為尖峰形障礙物,如果否,則簇群的點(diǎn)為凸圓弧形障礙物; 44) 如果第S1與S2之差不小于零,則進(jìn)一步判斷第一面積與第二面積之差是否小于直 線閾值I如果是,則簇群的點(diǎn)為凹形障礙物。5. 如權(quán)利要求4所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別方法,其特征在于:所 述步驟4中障礙物具體按照以下過程進(jìn)行匹配: 41) 尖峰型障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中從起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終 點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)的收斂直線,如果收斂直線為兩條不同的直線且兩條直線的交點(diǎn)在平 面坐標(biāo)系中,則數(shù)據(jù)集合為尖峰型障礙物; 42) 凸圓弧形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn) 形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且該簇 群不收斂于兩條直線,則數(shù)據(jù)集合為凸圓弧形障礙物; 43)凹形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成 的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積,則數(shù)據(jù)集合 為凹形障礙物。6. -種考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:包括環(huán)境數(shù)據(jù)生 成模塊、環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、非平面ABD處理模塊和障礙物匹配模塊; 所述環(huán)境數(shù)據(jù)生成模塊,用于獲取環(huán)境數(shù)據(jù)并以數(shù)組形式存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中,所述環(huán)境 數(shù)據(jù)包括距離信息和反射強(qiáng)度信息; 所述環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括去除 有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn)、濾除孤立噪聲點(diǎn)和激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制的缺陷補(bǔ)償; 所述非平面ABD處理模塊,用于對(duì)激光雷達(dá)的距離信息、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面 ABD算法的環(huán)境數(shù)據(jù)分割聚類處理,得出的η個(gè)簇群集合,所述簇群集合采用以下公式來表 達(dá): Ω = { Ω 1, Ω 2,......, Ω j,......, Ωη}, 其中,Ω」表示為第j個(gè)簇群類別,Ω」={Pdl,Pj2,......,Pjk,......,Pj M},M為第j個(gè)簇群 類別所包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)內(nèi)的信息包括上文中的時(shí)間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng) 的環(huán)境反射強(qiáng)度,即Pjk= (Xl,η,s); 所述障礙物匹配模塊,用于將不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,得到障礙 物集合信息,所述障礙物集合信息包括尖峰型障礙物、凸圓弧形障礙物和凹形障礙物;所述 障礙物集合信息采用以下公式來表示: Obs= {obsi,obs2,......obsj,......obs〇bscnt}, 其中,〇bsj = 〇bs(type,Pstart,Pend,dmin),type表示障礙物類型,Pstart表示障礙物在世界 坐標(biāo)系下的起點(diǎn)坐標(biāo),Pend表示障礙物在世界坐標(biāo)系下的終點(diǎn)坐標(biāo),dmin表示障礙物與機(jī)器 人之間的最小距離,obscnt為一幀激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中,識(shí)別出來障礙物類型數(shù)據(jù)段個(gè)數(shù)。7. 如權(quán)利要求6所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所 述環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中對(duì)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,具體包括以下步驟: 21)通過以下公式來去除有效范圍外的數(shù)據(jù)點(diǎn):其中,range的取值為激光雷達(dá)的最遠(yuǎn)有效測(cè)量距離; 21)通過以下方式來濾除孤立的噪聲點(diǎn):將激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行離散得到離散數(shù) 據(jù)序列{X( i) I i = 1,2,3,......N},以離散序列中的第K個(gè)位置為中心,前后共取m個(gè)數(shù)據(jù); 對(duì)這m個(gè)數(shù)據(jù)采用升序或者降序的方式進(jìn)行排列,將排序后的中間值作為原序列中第K個(gè)位 置的值;K的取值依次從小到大,循環(huán)重復(fù)直到所有激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完畢結(jié)束。 21)通過以下公司來對(duì)激光雷達(dá)測(cè)量機(jī)制進(jìn)行缺陷補(bǔ)償:其中,cU表示當(dāng)前第i線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);cU-2表示當(dāng)前第i-2線激光雷達(dá)返回 的距離數(shù)據(jù);dH表示當(dāng)前第i-Ι線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d1+1表示當(dāng)前第i+Ι線激光雷 達(dá)返回的距離數(shù)據(jù);d 1+2表示當(dāng)前第i+2線激光雷達(dá)返回的距離數(shù)據(jù)。8. 如權(quán)利要求6所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所 述非平面ABD處理模塊中對(duì)激光雷達(dá)的距離、反射強(qiáng)度信息同時(shí)進(jìn)行非平面ABD算法的環(huán)境 數(shù)據(jù)分割聚類處理,具體方法如下: 31) 建立空間坐標(biāo)系,將某激光束的點(diǎn)集按照如下公式表示: bg= {Ρι,Ρ2,Ρ3,......,Pi,......Pn}, 其中,任意一點(diǎn)Pi= (xi,yi,si)投影到空間坐標(biāo)系下,(xi,yi)為XOY的投影坐標(biāo),Z軸即 為Si; 32) 非平面ABD算法環(huán)境分割:循環(huán)比較空間坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)點(diǎn)集中每?jī)蓚€(gè)相鄰點(diǎn)之間的 差值,按照以下公式獲得分割點(diǎn)點(diǎn)Pn和點(diǎn)Pn-ι: dn_dn-1 |〉Dmax 其中:dn為當(dāng)前掃描點(diǎn)的距離,dn-1為前一掃描點(diǎn)的距離,Dmax為分割閾值; σ為反射強(qiáng)度的縮放系數(shù);Dmax通過以下公式來計(jì)算: 33) 將點(diǎn)pn和點(diǎn)pn-i標(biāo)記為分割點(diǎn);34) 按照以下公式進(jìn)行二次檢測(cè): ξ(?η) =k*dn; 且ξ((1η) < μ; 其中,k為常系數(shù),C(dn)為閾值,μ為常值; 35) 判斷Idn-dn-il >ξ((1η)是否成立,如果成立,則將點(diǎn)Pn和點(diǎn)Ρη-^記為分割點(diǎn); 如果不成立,則取消分割點(diǎn)標(biāo)記; 36) 循環(huán)重復(fù)所有環(huán)境數(shù)據(jù),得到簇群集合。9. 如權(quán)利要求6所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:所 述障礙物匹配模塊中不同簇群的數(shù)據(jù)集合與障礙物類別進(jìn)行匹配,具體過程如下: 41) 連接簇群的數(shù)據(jù)集合中的起點(diǎn)到頂點(diǎn)、終點(diǎn)到頂點(diǎn)及坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算 第一面積S1; 42) 逐個(gè)兩兩連接簇群數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)并與坐標(biāo)原點(diǎn)形成閉合圖形,計(jì)算第二面積 S2; 43) 判斷第一面積與第二面積之差是否小于零,如果是,則連接頂點(diǎn)和起點(diǎn)、頂點(diǎn)和終 點(diǎn);判斷簇群所有點(diǎn)能否在直線閾值S內(nèi)收斂于L1和L2;如果能,則簇群的點(diǎn)為尖峰形障礙 物,如果否,則簇群的點(diǎn)為凸圓弧形障礙物; 44) 如果第一面積與第二面積之差不小于零,則進(jìn)一步判斷第一面積與第二面積之差 是否小于直線閾值I如果是,則簇群的點(diǎn)為凹形障礙物。10.如權(quán)利要求6所述的考慮激光發(fā)射強(qiáng)度的激光雷達(dá)障礙物識(shí)別系統(tǒng),其特征在于: 所述障礙物匹配模塊中障礙物具體按照以下過程進(jìn)行匹配: 541) 尖峰型障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中從起點(diǎn)到頂點(diǎn)、 終點(diǎn)到頂點(diǎn)的所有數(shù)據(jù)的收斂直線,如果收斂直線為兩條不同的直線且兩條直線的交點(diǎn)在 平面坐標(biāo)系中,則數(shù)據(jù)集合為尖峰型障礙物; 542) 凸圓弧形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn) 形成的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積小于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積且該簇 群不收斂于兩條直線,則數(shù)據(jù)集合為凸圓弧形障礙物; 543) 凹形障礙物是通過以下方式來獲取的:計(jì)算簇群的數(shù)據(jù)集合中各個(gè)點(diǎn)與原點(diǎn)形成 的微分區(qū)域面積,如果微分區(qū)域面積大于起點(diǎn)、終點(diǎn)及原點(diǎn)形成的三角形面積,則數(shù)據(jù)集合 為凹形障礙物。
【文檔編號(hào)】G01S17/88GK105866790SQ201610213409
【公開日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年4月7日
【發(fā)明人】趙敏, 孫棣華, 鄭林江, 杜道軼
【申請(qǐng)人】重慶大學(xué)