多线激光雷达人形目标识别方法和汽车的防撞装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种多线激光雷达人形目标识别方法和汽车的防撞装置，该方法包括：获取多线激光雷达的探测数据，探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；基于若干点云的坐标数据，通过建立栅格地图对若干点云进行聚类，以将若干点云分为至少一个探测物体；将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆；提取每个探测物体的每个扫描层的特征、以及提取所拟合得到的椭圆的特征；基于提取到的特征通过机器学习方法识别该探测物体是否是人，若是，发出警报信息。本发明专利技术通过多线激光雷达的探测数据，确定物体的形状、类别，提醒司机采取驾驶策略，和/或控制相应机构采取安全措施，避免人身财产的伤害和损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及智能汽车
，尤其涉及一种多线激光雷达人形目标识别方法和汽车的防撞装置。
技术介绍
车辆在行驶过程中，探测和识别车辆周围的物体，对车辆安全行驶有着重要意义。通过对车辆周围物体的探测，可以及时提醒驾驶人员改变驾驶策略，例如，选择减速、转向、急停车等，从而降低车辆驾驶的危险性，减少交通事故。现有技术常常采用一种主动防装策略，具体而言，利用激光雷达、相机、红外光探测或者超声波探测等，对车辆周围的物体进行探测，例如，对车辆前方的障碍物进行探测，从而减少车辆撞击障碍物，以及减少意外交通事故的发生。专利技术人的实现本专利技术的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：对于正在行驶的车辆来说，远距物体的类别可以决定驾驶员的驾驶策略，例如，如果前方物体是树木或人，则驾驶员应该以选择合适的速度和距离对车辆进行减速或避让，因为剧烈减速可能造成车内人员伤害；如果前方物体是另一车辆，需要根据对方车辆的行驶速度、与对方车辆的车距等选择一适当程度减速。总而言之，如果能够在车辆与周围物体发生碰撞或接触之前获知物体类型信息，则可以根据该类型信息等来确定驾驶策略和安全措施，例如确定是否需要弹出安全气囊以及束紧安全带，需要何种程度的刹车等等，从而有效减少或避免车内外人身财产伤害与损失。但是，现有技术虽然能够检测到车辆周围物体，但是对于一些运动物体，很难检测其运动速度，此外，无法检测车辆周围物体的形状、类别，从而不能提醒驾驶员快速地采取有效的驾驶策略和安全措施，以避免车内及车外人身财产的伤害和损失。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种激光雷达的汽车防撞方法和汽车的防撞装置，能够检测汽车附近的物体的形状，并识别该物体是否是人，若是，则提醒汽车驾驶员采取有效的驾驶策略和安全措施。根据本专利技术一实施例，提供一种多线激光雷达人形目标识别方法，所述激光雷达为多线激光雷达，所述方法包括：获取所述多线激光雷达的探测数据，所述探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；基于所述若干点云的坐标数据，通过建立栅格地图对所述若干点云进行聚类，以将所述若干点云分为至少一个探测物体；将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆；提取每个探测物体的每个扫描层的特征、以及提取所拟合得到的椭圆的特征；基于提取到的特征通过机器学习方法识别该探测物体是否是人，若是，发出警报信息。另一方面，提供一种汽车的防撞装置，所述装置包括多线激光雷达、中央处理器及报警装置，其中，所述多线激光雷达安装在所述汽车的至少一个方向，用于检测其所在方向的物体，并输出探测数据，所述探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；所述中央处理器，接收所述多线激光雷达的探测数据，所述探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；基于所述若干点云的坐标数据，通过建立栅格地图对所述若干点云进行聚类，以将所述若干点云分为至少一个探测物体；将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆；提取每个探测物体的每个扫描层的特征、以及提取所拟合得到的椭圆的特征；基于提取到的特征通过机器学习方法识别该探测物体是否是人，若是，向所述报警装置发出控制指令；所述警报装置，用于在接收到所述中央处理器发出的所述控制指令时，发出警报信息。本专利技术实施例的一种多线激光雷达人形目标识别方法和汽车的防撞装置，通过多线激光雷达的探测数据，识别车辆附近物体的是否是人，根据识别结果提醒司机采取有效的驾驶策略，和/或控制相应机构采取安全措施，以避免车内及车外人身财产的伤害和损失。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明图1示出了本专利技术实施例提供的一种汽车的结构示意图之一；图2示出了本专利技术实施例提供的一种汽车的结构示意图之二；图3示出了本专利技术实施例提供的一种多线激光雷达人形目标识别方法的流程结构示意图之一；图4示出了本专利技术实施例提供的一种多线激光雷达人形目标识别方法的流程结构示意图之二；图5示出了本专利技术实施例提供的一种多线激光雷达人形目标识别方法的聚类示意图之一；图6示出了本专利技术实施例提供的一种多线激光雷达人形目标识别方法的聚类示意图之二；图7示出了本专利技术实施例提供的一种多线激光雷达人形目标识别方法的椭圆拟合的示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。激光雷达也叫激光扫描仪(LaserScanner)、激光测距仪(LaserRangeFinder)，它是基于计算飞行时间(TimeofFlight)的原理设计的，其可以包括激光发射端和激光接收端。激光发射端能够发出一束激光脉冲或激光束，当激光脉冲或者激光束照射至某一物体时会反射回波信号，激光接收端接收反射回波信息，从而精确测量出激光脉冲或激光束发出及返回的时间差，并以此计算出该物体与激光雷达(或者激光雷达所在设备或系统)之间的距离。激光雷达的测量数据是每一个被测量点相距激光发射端的距离和角度信息的极坐标数据。如果一个激光雷达具有多条激光扫描线同时进行扫描测量，此种激光雷达被称为多线激光雷达或者多层激光雷达。多线激光雷达具有水平及垂直方向上的扫描视场，在部分激光束扫描面被遮挡时仍能检测出多线激光雷达所在系统的周边的物体。此外，由于具备垂直方向视场，多线激光雷达能够获得被测目标的高度方向上的信息。实施例一本专利技术实施例提供一种汽车的防撞装置，其包括多线激光雷达。可以将多线激光雷达安装汽车上，且使多线激光雷达的扫描方向朝期望探测区域方向，例如，期望探测区域方向为汽车的正前方，则可以将多线激光雷达安装在汽车的车头部位。如图1和图2所示，可将多线激光雷达安装在汽车的车顶前方，并调节使之探测汽车的前方，或者将多线激光雷达安装在汽车的前方保险杠附近，并调节使之探测汽车的前方，示例性地，多线激光雷达的扫描方向与地面间的夹角θ为0。本领域技术人员可以理解的是，多线激光雷达可以安装在汽车的至少一个方向上，例如，汽车的前方、后方、左侧和右侧的至少一个，安装在多个方向，可以提高汽车驾驶的智能性。由于考虑到驾驶员的驾车过程中，主要关注汽车前方的物体，此外，考虑成本等问题，优选将多线激光雷达安装在汽车的前方。在汽车上安装多线激光雷达，用于检测其所在方向的物体，并输出探测数据，其中，探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据。本专利技术实施例的汽车的防撞装置还可以包括中央处理器和报警器，中央处理器接收所述多线激光雷达的探测数据，所述探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；基于所述若干点云的坐标数据，通过建立栅格地图对所述若干点云进行聚类，以将所述若干点云分为至少一个探测物体；将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆；提取每个探测物体的每个扫描层的特征、以及提取所拟合得到的椭圆的特征；基于提取到的特征通过机器学习方法识别该探测物体是否是人，若是，向所述报警装置发出控制指令。警报装置在接收到中央处理器发出的控制指令本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多线激光雷达人形目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取多线激光雷达的探测数据，所述探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；基于所述若干点云的坐标数据，通过建立栅格地图对所述若干点云进行聚类，以将所述若干点云分为至少一个探测物体；将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆；提取每个探测物体的每个扫描层的特征、以及提取所拟合得到的椭圆的特征；基于提取到的特征通过机器学习方法识别该探测物体是否是人，若是，发出警报信息。

【技术特征摘要】
1.一种多线激光雷达人形目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取多线激光雷达的探测数据，所述探测数据包括至少两个扫描层的若干点云的坐标数据；基于所述若干点云的坐标数据，通过建立栅格地图对所述若干点云进行聚类，以将所述若干点云分为至少一个探测物体；将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆；提取每个探测物体的每个扫描层的特征、以及提取所拟合得到的椭圆的特征；基于提取到的特征通过机器学习方法识别该探测物体是否是人，若是，发出警报信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立栅格地图包括：将所述至少两个扫描层的若干点云的坐标数据投影至栅格平面以建立栅格地图，其中，所述栅格平面包括若干个空白栅格；以及确定所述栅格地图中包括有点云的坐标数据的栅格为障碍栅格，所述探测物体包括至少一个障碍栅格。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将组成任一个探测物体的点云的坐标数据拟合为椭圆包括：根据任一个障碍栅格中所有点云的坐标数据，计算该障碍栅格的重心；将组成任一个探测物体的所有障碍栅格的重心拟合为椭圆。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式计算所述障碍栅格的重心：x′=1mΣi=1mxi,y′=1mΣi=1myi]]>其中，m为投影到该障碍栅格内点云的个数，x′和y′分别表示该障碍栅格的重心坐标的横轴坐标和纵轴坐标，xi和yi分别表示该障碍栅格的第i个点云的横轴坐标和纵轴坐标。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所提取的特征包括：组成任一个探测物体的所有障碍栅格的个数、该探测物体的起始点和终点的连接线段的长度、组成该探测物体的障碍栅格中所有相邻障碍栅格之间的长度的总和、该探测物体的起始点和终点的连接线段的长度与组成该探测物体的障碍栅格中所有相邻障碍栅格之间的长度的总和的比值、拟合得到椭圆的长轴长度、短轴长度以及两者的比值、该探测物体的平均曲率值、组成该探测物体的所有障碍栅格的最大相对高度的平均值，其中，所述该探测物体的起始点和终点的连接线段的长度通过如下公式计算：d=(xn′-x1′)2+(yn′-y1′)2]]>x′n和y′n表示起始点的坐标，x′1和y′1表示终点的坐标，d表示所述连接线段的长度；所述组成该探测物体的障碍栅格中所有相邻障碍栅格之间的长度的总和通过如下公式计算：S=Σi=2n(xi′-xi-1′)2+(yi′-yi-1′)2]]>x′i和y′i表示组成该探测物体的第i个障碍栅格的重心坐标，以及x′i-1和y′i-1表示组成该探测物体的第i-1个障碍栅格的重心坐标，S表示所述长度的总和；所述探测物体的平均曲率值通过如下公式计算：k=4Ad1dcdn]]>A表示该探测物的起始、中间以及结束三个障碍栅格的重心坐标围成的三角形的面积，d1、dc、dn分别表示所述三...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世峰，孙健，韩春晓，张鹏飞，孟颖，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22