【技术实现步骤摘要】
基于多线激光雷达的路沿检测方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基于多线激光雷达的路沿检测方法及装置。
技术介绍
近年来智能驾驶技术的飞速发展，环境感知是智能驾驶系统中的重要组成部分，道路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信息，检测路沿可以辅助智能驾驶系统实现多种复杂的功能和任务。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的研究》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，刘梓提出了基于激光雷达的路沿检测算法，该算法没有考虑道路中存在的障碍物，抗干扰能力较差。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多线激光雷...
【技术保护点】
1.一种基于多线激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n根据车辆的位置信息，获取第一坐标系下，预设的地图中的多个路沿点中每个路沿点的第一位置信息；/n对每个路沿点的第一位置信息进行坐标转换，得到第二坐标系下，每个路沿点的第二位置信息；/n获取当前帧的激光点云信息；/n根据所述路沿点的第二位置信息和所述当前帧的激光点云信息，确定原始路沿点云信息；/n根据激光雷达的探头信息，对所述原始路沿点云信息中的路沿点进行聚类，得到聚类路沿点云信息；/n分别计算所述聚类点云信息中的各路沿点的中心点坐标；/n根据所述聚类点云信息中的路沿点的中心点坐标和所述路沿点的第二位置信息，...
【技术特征摘要】
1.一种基于多线激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，所述方法包括：
根据车辆的位置信息，获取第一坐标系下，预设的地图中的多个路沿点中每个路沿点的第一位置信息；
对每个路沿点的第一位置信息进行坐标转换，得到第二坐标系下，每个路沿点的第二位置信息；
获取当前帧的激光点云信息；
根据所述路沿点的第二位置信息和所述当前帧的激光点云信息，确定原始路沿点云信息；
根据激光雷达的探头信息，对所述原始路沿点云信息中的路沿点进行聚类，得到聚类路沿点云信息；
分别计算所述聚类点云信息中的各路沿点的中心点坐标；
根据所述聚类点云信息中的路沿点的中心点坐标和所述路沿点的第二位置信息，对所述聚类路沿点云信息进行过滤，得到过滤的路沿点云信息；
计算所述过滤的路沿点云信息的局部特征；
根据所述局部特征，对所述过滤的路沿点云信息进行处理，得到目标路沿点；
对多个目标路沿点进行拟合，得到路沿信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个路沿点的第一位置信息进行坐标转换，得到第二坐标系下，每个路沿点的第二位置信息，具体包括：
利用公式计算路沿点的第二位置信息；
其中，和分别为第一坐标系下的旋转矩阵和和平移矩阵；CM为第一坐标系下，车辆的位置信息；UM为第一坐标系下，路沿点的第一位置信息；为第二坐标系下的路沿点的第二位置信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述路沿点的第二位置信息和所述当前帧的激光点云信息，确定原始路沿点云信息具体包括：
根据所述路沿点的第二位置信息和所述当前帧的激光点云信息的重合区域，提取与所述路沿点的距离在第一预设范围内的激光点云信息，得到原始激光点云信息；其中，所述原始激光点云信息包含n0个点pi＝(xi，yi，zi，ri)，(xi，yi，zi)为点的空间坐标，ri为当前点的激光探头信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部特征包括径向梯度，所述计算所述过滤的路沿点云信息的局部特征，具体包括：
利用公式计算径向梯度；
其中，为径向梯度，和分别为点云三维空间坐标x和y分量，k＝{2，2，2，2，2，0，-2，-2，-2，-2，-2}。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部特征，对所述过滤的路沿点云信息进行处理，得到目标路沿点，具...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨潇潇，汪涛，熊琪，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
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