基于激光雷达的路面类型识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于激光雷达的路面类型识别方法及装置，其中，所述路面类型识别方法包括：采集固定在车辆上的激光雷达输出的采样点的坐标数据和反射能量数据；根据所述坐标数据生成直角坐标形式的路面轮廓数据；对所述路面轮廓数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的路面轮廓空间频率数据；对所述路面轮廓空间频率数据进行特征提取，生成路面轮廓特征数据；将所述路面轮廓特征数据和所述反射能量数据进行合并处理，生成分类器输入数据；将所述分类器输入数据输入至经过训练的分类器，从而得到路面分类结果。本发明专利技术基于激光雷达的路面类型识别方法与现有技术相比，提高了路面识别的范围和准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及路面类型识别技术，尤其涉及一种基于激光雷达的路面类型识别方法及装置。
技术介绍
随着人们对汽车驾驶过程中安全性、舒适性要求的不断提高，路面识别技术凸显出尤为重要的作用和意义。现有技术中，路面类型识别方法一般采用图像处理技术，首先采集路面图像，其次利用图像处理技术对采集来的路面图像进行分析，从而得出路面类型的判断结果。在实现上述专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：在车速较快时，路面图像经常由于产生拖影而变得模糊，另外，车辆的行驶环境(例如夜间行车路面照明不足)也会影响路面图像的质量，从而导致识别的准确率不高。由于图像识别对象是道路表面的成像，所以对一些特殊路面不能反映其真实的颠簸特性。例如，落叶覆盖的柏油路(颠簸特性与无落叶的柏油路相同)；薄雪覆盖的碎石路(颠簸特性与无积雪的碎石路相同)。因此该方法无法面对复杂的路面情况，识别范围有限。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种基于激光雷达的路面类型识别方法及装置，以提高路面识别的范围和准确率。为达到上述目的，本专利技术提供了一种基于激光雷达的路面类型识别方法，包括：数据采集步骤：采集固定在车辆上的激光雷达输出的采样点的坐标数据和反射能量数据；路面轮廓数据生成步骤：根据所述坐标数据生成直角坐标形式的路面轮廓数据；路面轮廓空间频率数据生成步骤：对所述路面轮廓数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的路面轮廓空间频率数据；路面轮廓特征数据生成步骤：对所述路面轮廓空间频率数据进行特征提取，生成路面轮廓特征数据；分类器输入数据生成步骤：将所述路面轮廓特征数据和所述反射能量数据进行合并处理，生成分类器输入数据；分类器处理步骤：将所述分类器输入数据输入至经过训练的分类器，从而得到路面分类结果。本专利技术还提供了一种基于激光雷达的路面类型识别装置，包括：数据采集模块，用于采集固定在车辆上的激光雷达输出的采样点的坐标数据和反射能量数据；路面轮廓数据生成模块，用于根据所述坐标数据生成直角坐标形式的路面轮廓数据；路面轮廓空间频率数据生成模块，用于对所述路面轮廓数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的路面轮廓空间频率数据；路面轮廓特征数据生成模块，用于对所述路面轮廓空间频率数据进行特征提取，生成路面轮廓特征数据；分类器输入数据生成模块，用于将所述路面轮廓特征数据和所述反射能量数据进行合并处理，生成分类器输入数据；分类器处理模块，用于将所述分类器输入数据输入至经过训练的分类器，从而得到路面分类结果。本专利技术的基于激光雷达的路面类型识别方法及装置，通过激光雷达采集坐标数据和反射能量数据，并对坐标数据进行处理生成路面轮廓特征数据，基于路面轮廓特征数据和反射能量数据，就能够对路面类型进行识别，从而提高了路面识别的范围和准确率。附图说明图1为本专利技术实施例的激光雷达的工作原理示意图；图2为本专利技术实施例一的基于激光雷达的路面类型识别方法的流程示意图；图3为激光雷达输出的采样点的坐标数据的转换原理示意图；图4为本专利技术实施例二的基于激光雷达的路面类型识别装置的结构示意图。标号说明：1：激光雷达；2：激光扫描光束；3：支撑架。具体实施方式下面结合附图对本专利技术实施例基于激光雷达的路面类型识别方法及装置进行详细描述，但所举实施例不作为本专利技术的限定。本专利技术的基于激光雷达的路面类型识别方法的技术原理是利用激光雷达对待识别路面进行扫描，采集激光雷达输出的采样点的坐标数据和反射能量数据，进而进行路面类型识别。实施例一如图1所示，其为本专利技术实施例的激光雷达的工作原理示意图，激光雷达1通过支撑架3固定在车辆上，但不限于图1中示出的安装方式，还可以有很多安装方式，例如激光雷达可以安装于车辆前方，使激光光束扫描车辆前方的路面。其工作原理如下：激光雷达沿z轴方向垂直与x-y的平面扫描，能够在x-z平面内得到一个扫描面，该扫描面中包含多条激光扫描光束2，或者说能够在x轴方向上得到连续测距的点。例如车辆沿y轴方向行驶，则激光雷达能够以固定的扫描频率对待识别路面进行扫描，从而得到大量具有空间坐标信息的离散的采样点，这些采样点即可还原道路表面的空间信息。在实际应用中，激光雷达能够给出采样点的采样间隔角度以及距离值，即极坐标数据，也可以直接给出采样点的经换算后的直角坐标数据。基于图1的工作原理，并参阅图2，本专利技术实施例一的基于激光雷达的路面类型识别方法包括：数据采集步骤201：采集固定在车辆上的激光雷达输出的采样点的坐标数据和反射能量数据。具体地，根据激光雷达的工作原理可以获知激光雷达可输出采样点的坐标数据，另外，根据激光雷达的型号不同，其输出的数据中除包含每个采样点的坐标数据外，还可以包含有每个采样点对应的反射能量数据。因为对于不同的被测物体表面，不同材料对激光光束的漫反射能力是不同的，所以激光雷达所能测量到的反射能量大小也是不一样的。因此，采样点的反射能量数据可以作为待识别路面的另一种特征值的来源。路面轮廓数据生成步骤202：根据坐标数据生成直角坐标形式的路面轮廓数据。具体地，如果激光雷达输出的采样点的坐标数据为极坐标形式，就需要将采样点的坐标数据由极坐标形式转化成直角坐标形式，进而生成直角坐标形式的路面轮廓数据。路面轮廓空间频率数据生成步骤203：对路面轮廓数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的路面轮廓空间频率数据。路面轮廓特征数据生成步骤204：对路面轮廓空间频率数据进行特征提取，生成路面轮廓特征数据。分类器输入数据生成步骤205：将路面轮廓特征数据和反射能量数据进行合并处理，生成分类器输入数据。分类器处理步骤206：将分类器输入数据输入至经过训练的分类器，从而得到路面分类结果。本专利技术的基于激光雷达的路面识别方法，通过激光雷达采集坐标数据和反射能量数据，并对坐标数据进行处理生成路面轮廓特征数据，基于路面轮廓特征数据和反射能量数据，就能够对路面类型进行识别，与现有技术相比，本专利技术的路面识别方法的路面识别范围和准确率更高。进一步地，该方法还可以包括数据校正步骤：采集与激光雷达联动的加速度传感器输出的加速度数据，利用该加速度数据计算激光雷达在竖直方向上的振动位移，利用该振动位移对路面轮廓数据或者坐标数据进行校正。具体的，可在车辆上同时安装加速度传感器，用来测量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于激光雷达的路面类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：数据采集步骤：采集固定在车辆上的激光雷达输出的采样点的坐标数据和反射能量数据；路面轮廓数据生成步骤：根据所述坐标数据生成直角坐标形式的路面轮廓数据；路面轮廓空间频率数据生成步骤：对所述路面轮廓数据进行处理，生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的路面轮廓空间频率数据；路面轮廓特征数据生成步骤：对所述路面轮廓空间频率数据进行特征提取，生成路面轮廓特征数据；分类器输入数据生成步骤：将所述路面轮廓特征数据和所述反射能量数据进行合并处理，生成分类器输入数据；分类器处理步骤：将所述分类器输入数据输入至经过训练的分类器，从而得到路面分类结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的路面类型识别方法，其特征在于，所述方
法包括：
数据采集步骤：采集固定在车辆上的激光雷达输出的采样点的坐标
数据和反射能量数据；
路面轮廓数据生成步骤：根据所述坐标数据生成直角坐标形式的路
面轮廓数据；
路面轮廓空间频率数据生成步骤：对所述路面轮廓数据进行处理，
生成横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的路面轮廓空间频率数据；
路面轮廓特征数据生成步骤：对所述路面轮廓空间频率数据进行特
征提取，生成路面轮廓特征数据；
分类器输入数据生成步骤：将所述路面轮廓特征数据和所述反射能
量数据进行合并处理，生成分类器输入数据；
分类器处理步骤：将所述分类器输入数据输入至经过训练的分类器，
从而得到路面分类结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达输出的
采样点的坐标数据为极坐标形式，在所述路面轮廓数据生成步骤中，所
述根据所述坐标数据生成直角坐标形式的路面轮廓数据具体为：
将所述采样点的坐标数据由极坐标形式转化成直角坐标形式，利用
下式实现：
xi＝ri sin(θi)，zi＝H-ri cos(θi)
其中，i为激光雷达的采样点的序号，ri为激光雷达的采样点的极坐
标数据，θi为激光光束与激光雷达垂直于地面方向的夹角，H为激光雷
达相对于平整地面的绝对安装高度，所述直角坐标系的圆心位于激光雷
达的激光发射点，xi为采样点相对于激光发射点的横向坐标，zi为采样点
相对于激光发射点的纵向坐标。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路面轮廓空间频
率数据生成步骤具体为：
以水平位移间隔S为单位，将所述路面轮廓数据进行分段，生成n
个路面轮廓数据样本；
使用Lomb算法分别对所述n个路面轮廓数据样本进行处理，生成
包含n个横轴为空间频率、纵轴为空间频率分量的子路面轮廓空间频率

\t数据的路面轮廓空间频率数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述路面轮廓特征数
据生成步骤具体为：
根据预先设定的起始频率、步距频率和终止频率，计算每个子路面
轮廓空间频率数据内，从所述起始频率开始、到所述终止频率为止，每
段步距频率内对应的空间频率分量的和，从而生成n个子路面轮廓空间
频率特征数据，所述子路面轮廓空间频率特征数据包含m个空间频率分
量的和；
将所述n个子路面轮廓空间频率特征数据进行组合，生成所述第一
路面轮廓特征矩阵Y1：
其中，所述第一路面轮廓特征矩阵Y1中的每一列对应于一个所述
子路面轮廓空间频率特征数据，所述第一路面轮廓特征矩阵Y1中的每
一个元素对应于一个所述空间...

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