一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法技术

本发明专利技术提出一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，以不影响无人艇航行的障碍物目标为假目标，在无人艇上安装三维激光雷达、差分GNSS接收机和姿态角传感器；对三维激光雷达数据进行预处理，用姿态角传感器所得无人艇实时姿态角数据和差分GNSS接收机所得实时自身运动状态数据，对激光点云进行校正；用三维激光雷达进行假目标检测，包括对栅格分割得到障碍物目标，进行多项特征提取，将每一项特征分别作为判断目标类型的证据，建立目标类型识别框架，根据各个焦元可信度判断假目标。本发明专利技术利用可靠性高的三维激光雷达，将三维激光雷达假目标作为检测目标单独考虑，使无人艇避障时能够不受假目标的干扰，提升了目标检测的准确度。

A false target detection method for unmanned craft based on 3D lidar

The invention proposes a method for detecting the unmanned ship false target based on the three-dimensional lidar, which takes the obstacle target which does not affect the navigation of the unmanned ship as the false target, installs the three-dimensional lidar, the differential GNSS receiver and the attitude angle sensor on the unmanned ship, preprocesses the three-dimensional lidar data and obtains the attitude angle sensor. Laser point clouds are corrected by real-time attitude angle data of unmanned aerial vehicle and real-time motion state data of differential GNSS receiver; false targets are detected by three-dimensional lidar, including obstacle targets obtained by raster segmentation, multi-feature extraction, and each feature is used as evidence to judge the type of target. A target type recognition framework is established, and the false targets are judged according to the credibility of each focal element. The invention utilizes the three-dimensional lidar with high reliability, and takes the false target of the three-dimensional lidar as the detection target separately, so that the unmanned aerial vehicle can avoid the interference of the false target while avoiding obstacles, and improves the accuracy of the target detection.

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法
本专利技术属于障碍物目标识别领域，同时涉及三维激光雷达的信息处理，具体为一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法。
技术介绍
无人艇的自动避障是实现船舶智能化的关键技术难题。激光雷达作为一种主动测量传感器，具有较强的环境适应能力和较高的测距精度，在复杂条件下能为无人艇提供精确可靠的环境障碍物信息。用于避障的激光雷达一般可分为二维激光雷达和三维激光雷达。三维激光雷达扫描一周可以同时获取多个平面点的距离和角度值，在垂直方向具有较大的视场角，当无人艇摇晃时也能保证可以获取到障碍物目标。而二维激光雷达在无人艇摇晃时经常会扫描到水面或天空，导致没有目标信息返回。因此，三维激光雷达在无人艇避障领域得到了更多的关注。利用激光雷达进行障碍物目标检测，在无人车中应用较为广泛，并且取得了较好的效果。针对无人艇复杂的航行环境，激光雷达在近年来也逐渐开展了一些应用，主要是利用激光雷达来获取目标船舶、岸基、桥梁等障碍物的位置、速度、大小等信息。然而，激光雷达发射的激光束遇到船舶尾浪(水中含有很多气泡)、浮游生物(海藻等)、漂浮垃圾等目标会产生较强的反射，产生激光点云数据，而这些目标对无人艇航行几乎没有影响，因此将这些目标称之为假目标。如不将这些假目标检测出来，无人艇会将可航行区域当成不可航行区域，从而影响无人艇的正常航行。因此，有必要利用这些假目标的特征对其进行识别和检测，以保证无人艇能够安全可靠地完成自动避障过程。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，提出一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，能够实现对船舶尾浪、浮藻等假目标的精确检测，获取假目标的位置和大小等信息。本专利技术为解决上述技术问题所采取的技术方案为一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，以不影响无人艇航行的障碍物目标为假目标，检测过程包括以下步骤，步骤1，在无人艇上安装三维激光雷达、差分GNSS接收机和姿态角传感器，支持对无人艇目标障碍物的检测；步骤2，对三维激光雷达数据进行预处理，包括坐标转换、点云校正、异常噪声点去除、栅格表示；所述点云校正，是利用姿态角传感器所得无人艇实时姿态角数据和差分GNSS接收机所得实时自身运动状态数据，对激光点云进行校正；所述栅格表示，是根据激光雷达检测范围建立二维栅格地图，无人艇始终为栅格地图的原点，栅格属性包括栅格坐标、有无激光返回点、栅格包含的返回点数量、平均高度值和最大高度差；步骤3，利用三维激光雷达进行假目标检测，包括以下子步骤，步骤3.1，进行对栅格的分割得到障碍物目标，步骤3.2，根据步骤2所得栅格属性对步骤3.1所得障碍物目标进行多项特征提取；步骤3.3，目标分类，包括将步骤3.2提取到的障碍物目标每一项特征分别作为判断目标类型的证据，建立目标类型识别框架，将每一项证据分别对目标类型可信度进行分配，计算识别框架内每一个焦元的可信度；根据各个焦元可信度，通过预设阈值判断障碍物目标是否为假目标。而且，步骤1中，将三维激光雷达安装在无人艇上，使雷达扫描平面与水平面平行，获取实时三维点云数据。而且，步骤2的坐标转换实现方式为，设扫描平面上激光雷达发射点为球面坐标系的原点，扫描平面本身是方向角α和高度角ω的参考平面，三维激光雷达实时扫描获取到目标点返回的球坐标(ρ,α,ω)，转换为以无人艇为中心的附体坐标(x,y,z)。而且，假目标包括船舶尾浪、浮游生物和漂浮垃圾。而且，步骤3.2提取的障碍物目标特征包括栅格数量、栅格平均高度、栅格高度差、点云稀疏度，这4种特征分别作为目标类型判断的证据。而且，障碍物目标特征，即栅格数量NumGrid、障碍物栅格平均高度AveHeightGrid、障碍物栅格最大高度差DiffHeightGrid、点云稀疏度SparsityPoint，分别定义为：DiffHeightGrid＝HeightGrid_max-HeightGrid_min，其中，AveHeight[i]表示第i个栅格的高度值，HeightGrid_max为障碍物目标所有栅格高度的最大值，HeightGrid_min为障碍物目标所有栅格高度的最小值，NumGrid表示障碍物目标包含的栅格数量，PointNum[i]表示第i个栅格返回点数量，PointNorm表示理想情况每一个栅格返回点数量。而且，步骤3.3中，基于Dempster-Shafer证据理论建立目标类型识别框架，将每一项证据分别对目标类型可信度进行分配后，利用Dempster合成规则计算识别框架内每一个焦元的可信度。而且，步骤3.3中，目标类型分为真实目标A、假目标B、不明目标C，相应的识别框架定义为Θ＝{{A},{B},{C},{A,C},{B,C}}，根据4个证据的具体数值，分别对识别框架内的每个焦元进行可信度分配与合成。而且，通过预设阈值判断障碍物目标是否为假目标，包括以下步骤，步骤(1)，如果合成后的假目标可信度m(B)大于0.7，则判断障碍物目标为假目标；否则，进入步骤(2)；步骤(2)，如果合成后的真实目标可信度m(A)大于0.7，则判断障碍物目标为真实目标；否则，目标类型不明确。本专利技术的有益效果为：本专利技术利用可靠性高的三维激光雷达作为感知手段，来获取无人艇环境障碍物目标信息，有效弥补了视觉传感器无法获取障碍物距离信息以及海事雷达有测量盲区的不足；本专利技术将三维激光雷达假目标作为检测目标单独考虑，使无人艇避障时能够不受假目标的干扰；本专利技术提出利用D-S证据理论来合成障碍物目标不同属性对目标分类结果的判断，且允许分类结果中出现混合类型，提升了目标检测的准确度。附图说明图1为本专利技术实施例的三维激光雷达安装示意图。图2为本专利技术实施例的三维激光雷达假目标检测流程图。图3为本专利技术实施例的三维激光雷达栅格表示示意图。图4为本专利技术实施例的三维激光雷达栅格分割后的障碍物目标示意图。图5为本专利技术实施例的证据理论目标分类示意图。图中：1-无人艇，2-数据处理单元，3-姿态传感器，4-三维激光雷达，5-水面，6-激光雷达扫描平面，7-垂直扫描视角，8-差分GNSS接收机。具体实施方式下面结合具体实施例和附图对本专利技术做进一步说明。本专利技术实施例提供一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，假目标具体为船舶尾浪、浮游生物、漂浮垃圾这些不影响无人艇航行的障碍物目标。如图2所示，实施例流程如下：(1)利用三维激光雷达、差分GNSS接收机、姿态角传感器，支持实现对无人艇目标障碍物的检测：具体实施时，将三维激光雷达水平安装于无人艇顶部，保证激光雷达扫描时激光束不被船体所遮挡；安装姿态传感器，能够实时获取无人艇姿态数据。实施例中，三维激光雷达安装示意图如图1所示，将三维激光雷达4、差分GNSS接收机8、姿态角传感器3、数据处理单元2安装在无人艇1上来实现障碍物目标检测，三维激光雷达4、差分GNSS接收机8、姿态角传感器3将数据输出至数据处理单元2进行实时处理，其中应保证三维激光雷达扫描平面6与水平面5平行以尽可能避免激光雷达扫描到水面，且雷达扫描视角7不受艇体1阻挡。(2)对三维激光雷达点云数据进行预处理，包括坐标转换、点云校正、异常噪声点去除、栅格表示等步骤，其中，点云校正是利用实时姿态角和实时自身运动状态数据实现；异常噪声点去除是采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，其特征在于：以不影响无人艇航行的障碍物目标为假目标，检测过程包括以下步骤，步骤1，在无人艇上安装三维激光雷达、差分GNSS接收机和姿态角传感器，支持对无人艇目标障碍物的检测；步骤2，对三维激光雷达数据进行预处理，包括坐标转换、点云校正、异常噪声点去除、栅格表示；所述点云校正，是利用姿态角传感器所得无人艇实时姿态角数据和差分GNSS接收机所得实时自身运动状态数据，对激光点云进行校正；所述栅格表示，是根据激光雷达检测范围建立二维栅格地图，无人艇始终为栅格地图的原点，栅格属性包括栅格坐标、有无激光返回点、栅格包含的返回点数量、平均高度值和最大高度差；步骤3，利用三维激光雷达进行假目标检测，包括以下子步骤，步骤3.1，进行对栅格的分割得到障碍物目标，步骤3.2，根据步骤2所得栅格属性对步骤3.1所得障碍物目标进行多项特征提取；步骤3.3，目标分类，包括将步骤3.2提取到的障碍物目标每一项特征分别作为判断目标类型的证据，建立目标类型识别框架，将每一项证据分别对目标类型可信度进行分配，计算识别框架内每一个焦元的可信度；根据各个焦元可信度，通过预设阈值判断障碍物目标是否为假目标。...

【技术特征摘要】
1.一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，其特征在于：以不影响无人艇航行的障碍物目标为假目标，检测过程包括以下步骤，步骤1，在无人艇上安装三维激光雷达、差分GNSS接收机和姿态角传感器，支持对无人艇目标障碍物的检测；步骤2，对三维激光雷达数据进行预处理，包括坐标转换、点云校正、异常噪声点去除、栅格表示；所述点云校正，是利用姿态角传感器所得无人艇实时姿态角数据和差分GNSS接收机所得实时自身运动状态数据，对激光点云进行校正；所述栅格表示，是根据激光雷达检测范围建立二维栅格地图，无人艇始终为栅格地图的原点，栅格属性包括栅格坐标、有无激光返回点、栅格包含的返回点数量、平均高度值和最大高度差；步骤3，利用三维激光雷达进行假目标检测，包括以下子步骤，步骤3.1，进行对栅格的分割得到障碍物目标，步骤3.2，根据步骤2所得栅格属性对步骤3.1所得障碍物目标进行多项特征提取；步骤3.3，目标分类，包括将步骤3.2提取到的障碍物目标每一项特征分别作为判断目标类型的证据，建立目标类型识别框架，将每一项证据分别对目标类型可信度进行分配，计算识别框架内每一个焦元的可信度；根据各个焦元可信度，通过预设阈值判断障碍物目标是否为假目标。2.根据权利要求1所述的基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，其特征在于：步骤1中，将三维激光雷达安装在无人艇上，使雷达扫描平面与水平面平行，获取实时三维点云数据。3.根据权利要求1所述的基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，其特征在于：步骤2的坐标转换实现方式为，设扫描平面上激光雷达发射点为球面坐标系的原点，扫描平面本身是方向角α和高度角ω的参考平面，三维激光雷达实时扫描获取到目标点返回的球坐标(ρ,α,ω)，转换为以无人艇为中心的附体坐标(x,y,z)。4.根据权利要求1所述的基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，其特征在于：假目标包括船舶尾浪、浮游生物和漂浮垃圾。5.根据权利要求1所述的基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳晨光，毛庆洲，吴安磊，刘荣荣，闫保芳，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42