一种利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法技术

本发明专利技术公开了一种利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法，包括获取单线激光雷达障碍物数据和毫米波雷达障碍物数据、获取障碍物列表、获取障碍物轮廓信息、获取障碍物的纵向相对速度和横向相对速度信息、输出障碍物信息；本发明专利技术综合利用了单线激光雷达和毫米波雷达的优点，使用单线激光雷达的点云信息来生成障碍物的轮廓信息，使用毫米波雷达障碍物信息中的纵向相对速度和横向相对速度来生成障碍物的纵向相对速度和横向相对速度。采用了本方法中的综合单线激光雷达障碍物信息和毫米波雷达障碍物信息之后，获取的障碍物信息能够同时包含精确轮廓与精确速度，且方案的成本较采用四线激光雷达有了大幅度的降低。

【技术实现步骤摘要】
一种利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法
本专利技术属于道路交通
，具体涉及一种自动驾驶中的障碍物检测方法。
技术介绍
在自动驾驶过程中，自动驾驶系统需要获取周围的障碍物信息，以达到在道路上安全行驶的目的。自动驾驶系统需要对车辆进行控制，使车辆在车道上平稳行驶，且不与障碍物碰撞。障碍物指的是道路上的行人、机动车、自行车、锥形桶和垃圾桶等影响自动驾驶车辆行驶的物体。障碍物既包含运动的障碍物，也包含静止的障碍物。目前市面上的十六线激光雷达具有价格昂贵、可靠性差、输出数据中障碍物的位置精度高、无速度信息输出的特点。四线激光雷达具有价格昂贵、可靠性较差、输出数据中障碍物的位置精度高、有速度信息输出的特点。单线激光雷达具有价格较贵、可靠性较好、输出数据中障碍物的位置精度高、无速度信息输出的特点。毫米波雷达检测到的障碍物存在位置精度较差、速度精度高的特点。在自动驾驶过程中，自动驾驶系统为了更好地对前方行驶的车辆进行跟车行驶，需要获取前方车辆精确的速度信息；为了躲避停在路上的其它车辆等障碍物，需要获取障碍物精确的轮廓信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、建立以车身后轴中心点为原点、水平方向向右为x轴正向和水平方向向前为y轴正向的单位为米的直角坐标系，将所述坐标系作为车身坐标系；/n分别通过单线激光雷达和毫米波雷达获取障碍物的数据，并建立障碍物坐标系；/n将所述障碍物坐标系转换到所述车身坐标系下；/nS2、将获取的单线激光雷达的各个点云数据投影到二维平面上，得到一幅具有像素宽高的图像，将所述图像的单个像素点的大小表示为GridSize米*GridSize米，图像可表示的检测范围为车辆前方GridFront米，车辆后方GridBack米，车辆左侧GridSi...

【技术特征摘要】
1.一种利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立以车身后轴中心点为原点、水平方向向右为x轴正向和水平方向向前为y轴正向的单位为米的直角坐标系，将所述坐标系作为车身坐标系；
分别通过单线激光雷达和毫米波雷达获取障碍物的数据，并建立障碍物坐标系；
将所述障碍物坐标系转换到所述车身坐标系下；
S2、将获取的单线激光雷达的各个点云数据投影到二维平面上，得到一幅具有像素宽高的图像，将所述图像的单个像素点的大小表示为GridSize米*GridSize米，图像可表示的检测范围为车辆前方GridFront米，车辆后方GridBack米，车辆左侧GridSide米，车辆右侧GridSide米，图像的像素尺寸为ImageW*ImageH，得到像素尺寸函数如下：






建立以向右为x轴正向，向后为y轴正向，车身后轴中心点坐标为单位为像素的图像坐标系；
设车身坐标系下点的坐标为(x，y)，对应的图像坐标系下的像素点坐标为(x′，y′)；车身坐标系到图像坐标系的转换公式为：






图像坐标系到车身坐标系的转换公式为：






将所述图像坐标系到车身坐标系的转换公式记作：
(x，y)＝ImageUV2CarXY(x′，y′)
将图像中每个像素点的初始值均设置为0；将单线激光雷达点云中的点转换为图像坐标系中的坐标点，取在图像范围内的点并将对应坐标的像素点的值设置为1；当多个激光雷达点对应的像素点相同时，像素点的值仍然设置为1；
转换所有的激光雷达点云数据，得到一幅像素尺寸为ImageW*ImageH的二值图像；
对所述二值图像进行膨胀，然后进行连通体分析，得到障碍物列表及膨胀后的障碍物的轮廓；
S3、将膨胀前的图像记作Img，将膨胀后的图像记作ImgDilate，对ImgDilate进行连通体分析，得到若干障碍物，设得到的障碍物个数为整数n，将所述各个障碍物分别记作Obj1，Obj2，...，Objn，所述各个障碍物对应的膨胀后的轮廓分别为contour_dilate1，contour_dilate2，...，contour_dilaten；
创建和ImgDilate尺寸相同的图像ImgDilateId，并将图像ImgDilateId中各个像素点的初始值均设置为0；取第1个膨胀后的轮廓contour_dilate1，在图像ImgDilateId中对轮廓contour_dilate1使用值1进行填充；取第2个膨胀后的轮廓contour_dilate2，在图像ImgDilateId中，对轮廓contour_dilate2使用值2进行填充；依此类推，取第i个膨胀后的轮廓contour_dilatei，在图像ImgDilateId中，对轮廓contour_dilatei使用值i进行填充；其中，i为从3到n的整数；
获取各个轮廓的位置点；
计算各个障碍物的中心点、长度和宽度；
S4、从毫米波雷达障碍物的信息中提取相对应的信息，所述信息包括位置、纵向相对速度和横向相对速度；
S5、将各个障碍物的轮廓、中心点、长度、宽度、纵向相对速度和横向相对速度信息进行输出。


2.根据权利要求1所述的利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法，其特征在于，所述步骤S2中二值图像上每个像素点的值为1或0：当像素点的值为1时，表示所述像素点对应的实际位置处存在真实障碍物；当像素点的值为0时，表示所述像素点对应的实际位置处没有真实障碍物；
所述对二值图像进行膨胀的方法为将图像中非0像素点膨胀0.5米，也即向周围各膨胀个像素，其中，所述表示对实数0.5/GridSize向下取整后得到的整数。


3.根据权利要求1所述的利用单线激光雷达和毫米波雷达的障碍物检测方法，其特征在于，所述步骤S2中...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏晓聪，陈波，
申请(专利权)人：武汉光庭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42