基于单线激光雷达的路沿检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于单线激光雷达的路沿检测方法，包括：获取定位信息序列；每个定位信息包括定位数据和获取定位数据的时间戳；获取当前帧单线激光点云信息；单线激光点云信息包括点云数据和获取点云数据的时间戳；根据定位数据的时间戳和点云数据的时间戳，确定当前帧点云数据对应的车辆位姿信息；根据车辆位姿信息，对预设的第一坐标系下的第一地图路沿信息进行坐标转换，得到第二坐标系下的第二地图路沿信息；根据第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据；对预设时长内的多个路沿点云数据进行拟合，得到路沿信息。本申请的基于单线激光雷达的路沿检测方法对环境要求较低，鲁棒性高，且计算复杂度低，能够满足实时性要求。

Detection method of road edge based on single line lidar

【技术实现步骤摘要】
基于单线激光雷达的路沿检测方法
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于单线激光雷达的路沿检测方法。
技术介绍
近年来自动驾驶技术的飞速发展，环境感知是自动驾驶系统中的重要组成部分，道路边界信息提取是环境感知的重要研究内容，路沿是一种典型的道路边界信息。准确地识别路沿信息为自动驾驶车辆隔离了可行驶区域和非可行驶区域，从而有利于车辆更加安全、可靠地进行路径规划，完成更多复杂的功能和任务。为了实现路沿检测的功能，研究者提出了多种解决方案，根据使用传感器的不同，可以将解决方案分为两类，基于摄像头的路沿检测和基于激光雷达的路沿检测。在《智能车辆视觉导航中道路检测算法》中，刘化胜等人提出了基于摄像头的路沿检测算法，但是基于摄像头的路沿检测算法，容易受到天气、光照、裂缝、水迹等因素的影响。在《基于3D激光雷达的实时道路边沿检测算法》中，刘梓提出了基于多线激光雷达的路沿检测算法，该算法计算出来的道路边界精度不高，且无法适用于曲线路沿。在《DevelopmentofPatrolRobotusingDGPSandCurbDetection》(使用DGPS和路沿检测的巡逻机器人的发展)中，Rho提出了基于Hough变换的路沿检测算法，通过提取线段的断点，提取出路沿信息，该方法要求地面平整，算法鲁棒性较差。现有基于视觉信息和激光雷达信息的路沿检测算法，对路面环境要求较高，鲁棒性较差，不能适应路面上存在障碍物的情况。而且对路沿检测精度要求不高，算法计算复杂度较高，对系统性能要求较高，不能满足实时性的要求。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种基于单线激光雷达的路沿检测方法，以解决现有技术中路沿检测所存在的易受到天气、光照、裂缝、水迹等因素的影响、精度低、对系统性能要求较高，不能满足实时性的要求的问题。为解决上述问题，第一方面，本专利技术提供了一种基于单线激光雷达的路沿检测方法，所述方法包括：获取定位信息序列；所述定位信息序列包括多个定位信息，每个所述定位信息包括定位数据和获取定位数据的时间戳；获取当前帧单线激光点云信息；所述单线激光点云信息包括点云数据和获取点云数据的时间戳；根据所述定位数据的时间戳和所述点云数据的时间戳，确定当前帧点云数据对应的车辆位姿信息；根据所述车辆位姿信息，对预设的第一坐标系下的第一地图路沿信息进行坐标转换，得到第二坐标系下的第二地图路沿信息；根据所述第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据；对预设时长内的多个路沿点云数据进行拟合，得到路沿信息。在一种可能的实现方式中，所述获取当前帧单线激光点云信息之前，还包括：获取第三坐标系下，当前帧原始单线激光点云信息；根据单线激光雷达与所述车辆的位置关系，对所述当前帧原始单线激光点云信息进行坐标转换，得到第二坐标系下，当前帧单线激光点云信息。在一种可能的实现方式中，所述根据所述定位数据的时间戳和所述点云数据的时间戳，确定当前帧点云数据对应的车辆位姿信息，具体包括：当当前帧点云数据的时间戳晚于定位数据的时间戳时，取时间戳最晚的定位数据作为当前帧点云数据对应的车辆位姿信息；或者，当当前帧点云数据的时间戳早于定位数据的时间戳时，对所述当前帧点云数据的时间戳前后相邻的两个时间戳对应的定位数据进行线性插值，将插值后的定位数据作为当前帧点云数据对应的车辆位姿信息。在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据，具体包括：以所述第二地图路沿信息中任意相邻的两个路点作为矩形的角点，得到多个矩形滑窗；通过所述矩形滑窗，提取所述当前帧点云数据中的原始路沿点云数据；将所述原始路沿点云数据中的点云依据x坐标进行排序，并设置过滤百分比；选取处于所述过滤百分比确定的范围内的原始路沿点云数据作为路沿点云数据。在一种可能的实现方式中，所述选取处于所述过滤百分比确定的范围内的原始路沿点云数据作为路沿点云数据，具体包括：选取[xmin+filter-percent*(xmax-xmin)，xmax-filter_percent*(xmax-xmin)]之间的点云作为路沿点云数据；其中，filter_percent为过滤百分比，xmin为所述原始路沿点云数据中的最小值，xmax为所述原始路沿点云数据中的最大值。在一种可能的实现方式中，所述对预设时长内的多个路沿点云数据进行拟合，得到路沿信息，具体包括：通过随机抽样一致算法，对所述路沿点云数据进行过滤；通过最小二乘法，对过滤后的所述路沿点云数据进行拟合，得到路沿信息。在一种可能的实现方式中，所述路沿点云数据还包括激光雷达的扫描角度，所述根据所述第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据之后，还包括：根据单线激光雷达的扫描角度，对所述路沿点云数据进行时间补偿。第二方面，本专利技术提供了一种设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于执行第一方面任一所述的方法。第三方面，本专利技术提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一所述的方法。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一所述的方法。通过应用本专利技术实施例提供的基于单线激光雷达的路沿检测方法，能够准确提取出路沿信息。本申请的基于单线激光雷达的路沿检测方法对环境要求较低，鲁棒性高，且计算复杂度低，能够满足实时性要求。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的基于单线激光雷达的路沿检测方法流程示意图；图2为本专利技术实施例一提供的矩形滑窗示意图；图3为本专利技术实施例一提供的曲线拟合示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。图1为本专利技术实施例一提供的基于单线激光雷达的路沿检测方法流程示意图，该方法的应用场景为无人驾驶车辆，该方法的执行主体为无人驾驶车辆中的处理器。如图1所示，本申请包括以下步骤：步骤101，获取定位信息序列；定位信息序列包括多个定位信息，每个定位信息包括定位数据和获取定位数据的时间戳。具体的，定位数据包括车辆坐标系下，车辆的位置信息和航向角。车辆可以通过车载传感器，得到定位数据，比如，可以通过全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)得到全球坐标系下，车辆的位置信息和航向角，再进行坐标转换后，得到车辆坐标系下的车辆的位置信息和航向角。或者，车辆也可以通过惯性测量单元(英文:Inertialmeasurementunit,IMU)直接得到车辆坐标系下的车辆位置信息和航向角。随后，给定位数据添加上时间戳后，可以得到定位信息。步骤102，获取当前帧单线激光点云信息；单线激光点云信息包括点云数据和获取点云数据的时间戳。具体的，先可以通过单线激光雷达，得到第三坐标系下，当前帧原始单线激光点云信息；后根据单线激光雷达在车辆上的安装位置，进行坐标系转换，将激光坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于单线激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取定位信息序列；所述定位信息序列包括多个定位信息，每个所述定位信息包括定位数据和获取定位数据的时间戳；获取当前帧单线激光点云信息；所述单线激光点云信息包括点云数据和获取点云数据的时间戳；根据所述定位数据的时间戳和所述点云数据的时间戳，确定当前帧点云数据对应的车辆位姿信息；根据所述车辆位姿信息，对预设的第一坐标系下的第一地图路沿信息进行坐标转换，得到第二坐标系下的第二地图路沿信息；根据所述第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据；对预设时长内的多个路沿点云数据进行拟合，得到路沿信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于单线激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取定位信息序列；所述定位信息序列包括多个定位信息，每个所述定位信息包括定位数据和获取定位数据的时间戳；获取当前帧单线激光点云信息；所述单线激光点云信息包括点云数据和获取点云数据的时间戳；根据所述定位数据的时间戳和所述点云数据的时间戳，确定当前帧点云数据对应的车辆位姿信息；根据所述车辆位姿信息，对预设的第一坐标系下的第一地图路沿信息进行坐标转换，得到第二坐标系下的第二地图路沿信息；根据所述第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据；对预设时长内的多个路沿点云数据进行拟合，得到路沿信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前帧单线激光点云信息之前，还包括：获取第三坐标系下，当前帧原始单线激光点云信息；根据单线激光雷达与所述车辆的位置关系，对所述当前帧原始单线激光点云信息进行坐标转换，得到第二坐标系下，当前帧单线激光点云信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位数据的时间戳和所述点云数据的时间戳，确定当前帧点云数据对应的车辆位姿信息，具体包括：当当前帧点云数据的时间戳晚于定位数据的时间戳时，取时间戳最晚的定位数据作为当前帧点云数据对应的车辆位姿信息；或者，当当前帧点云数据的时间戳早于定位数据的时间戳时，对所述当前帧点云数据的时间戳前后相邻的两个时间戳对应的定位数据进行线性插值，将插值后的定位数据作为当前帧点云数据对应的车辆位姿信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二地图路沿信息，确定当前帧点云数据中的路沿点云数据，具体包括：以所述第二地图路沿信息中任意相邻的两个路点作为矩形的角点，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪涛，熊祺，杨潇潇，张放，李晓飞，张德兆，王肖，霍舒豪，
申请(专利权)人：北京智行者科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11