一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统技术方案

本发明专利技术专利提出一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统。其步骤：使用智能车辆车载激光雷达对车辆周围环境进行扫描，利用IMU信息对单帧内不同旋转角度点云依次进行姿态修正；基于单帧内不同旋转角度的点云对应的车辆速度信息，对激光雷达点云进行纵向畸变修正；基于激光雷达前后帧对应的IMU姿态变化信息，对多帧点云姿态进行修真；利用前后帧点云之间的背景匹配关系信息对多帧点云进行修正；结合IMU与前后帧关系对多帧点云进行融合修正。本发明专利技术对激光雷达点云进行单帧和多帧的修正，实现了考虑车辆颠簸的障碍物检测，提升了智能车辆障碍物检测系统的鲁棒性，提高了车辆行驶过程中的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统
本专利技术涉及智能车辆环境感知领域，特别是一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统。
技术介绍
智能车辆技术作为人工智能应用领域重要一部分，近几年来不断受到了人们的关注。约94％的交通事故是由驾驶人员分心驾驶、疲劳驾驶和不良情绪驾驶等个人因素引起的，而智能车辆可以在一定程度上替代驾驶人员的操作，自动对障碍物进行检测并进行规避，因此其发展有利于减少由碰撞引起的交通事故。智能车辆技术一般由感知，定位建图，路径规划，决策以及控制等部分组成，车辆感知的任务为使用传感器对车辆周围环境进行连续扫描和监控，使得智能车辆能够像驾驶员一样获得车辆周围的障碍物等环境信息。然而，智能车辆在行驶过程中经常会遇到不平路面，智能车辆在这些路面上行驶时经常会出现颠簸强度大导致激光雷达等车载环境感知传感器抖动从而出现数据失真的问题，为传统障碍物检测方法及系统带来了挑战。在同一帧数据，车辆颠簸会使得环境感知数据是障碍物数据出现离散失真的情况，从而导致在障碍物检测时难以进行聚类以及判别障碍物大小特征；在不同帧数据中，由于车辆的颠簸会使得障碍物在不同帧中的位置难以定位，前后帧数据关联信息难以提取，对于障碍物检测以及跟踪重识别都有一定的影响。因此，实现考虑车辆颠簸的障碍物检测，对于提升智能车辆障碍物检测算法鲁棒性以及提高车辆安全性有着一定程度的影响。目前关于考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统的相关专利尚不存在。与之类似的已有的技术主要是针对越野条件下负障碍检测提出的相应解决方法。该越野条件下的负障碍物提取方法使用激光雷达同一条扫描线中相邻扫描点的之间的距离信息作为障碍物检测的依据，该方法在一定程度上可以降低颠簸对于能否检测出负障碍物的影响。但是这种方法对于车辆颠簸条件下障碍物检测信息的进一步完善并不能发挥作用：(1)相邻点距离也会随车辆颠簸而变化，不能解决车辆颠簸时导致的障碍物点云大小尺度失真情况；(2)相邻点信息只能应用在单帧障碍物检测中，对于基于前后帧信息的障碍物检测方法不适用。因此，现有技术中考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统较少，且多数仅考虑障碍物是否能够被检测出，对于颠簸条件下障碍物检测的尺度大小失真和前后关系失真问题考虑较少，难以满足障碍物检测的目标和任务。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统，该方法与系统从颠簸产生的点云误差出发，基于车载激光雷达与车辆惯性导航单元(IMU)数据，对车载激光雷达获得的点云数据进行实时修正，利用修正点云对障碍物进行检测，从而实现了考虑车辆颠簸的障碍物检测，提高了智能车辆障碍物检测的鲁棒性，进而提升了智能车辆的安全性。为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法，包括如下步骤：步骤1，利用智能车辆车载惯性导航单元数据频率高于激光雷达数据频率的特性，基于IMU获得姿态数据对单帧内的点云进行修正，完成对于单帧内点云姿态进行修正；步骤2，使用智能车辆车载IMU或里程计提供的车辆速度信息，对步骤1中单帧内由车辆速度较快导致的点云畸变进行修正，完成对于单帧点云纵向畸变修正；步骤3，利用激光雷达多帧间的IMU姿态变化信息，对激光雷达点云数据关键帧进行点云旋转修正，完成对于多帧间基于IMU的点云修正；步骤4，利用激光雷达多帧点云间的匹配关系，将前帧点云作为基准点云，并依据此基准对后帧点云进行修正，完成对于多帧间基于背景匹配的点云修正；步骤5，结合步骤3与步骤4中获得的点云修正信息，构建融合修正方程完成对多帧点云的修正，完成基于IMU与激光雷达融合的多帧点云修正；步骤6，将经过步骤1～5处理后的点云数据进行背景点云去除与地面点云去除，并进行点云聚类获得障碍物点云簇，进行障碍物聚类检测，从而完成考虑车辆颠簸的障碍物检测。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤1中对单帧内的点云进行修正的具体步骤如下：步骤11，令θ0与θt分别表示激光雷达开始扫描的旋转角与t时刻的旋转角(各个点对应的旋转角可由激光雷达原始数据获得)，从θ0旋转到θt的时间t为：其中，Tliadr为激光雷达的扫描周期，可由激光雷达固定频率计算获得；步骤12，令Δα,Δβ,Δγ分别表示0～t时刻的车辆俯仰角、横滚角和航向角变化量，ψαi,ψβi,ψγi分别表示i时刻IMU测得的俯仰角、横滚角和航向角加速度，Timu为IMU的测量周期，则姿态变化矩阵为：其中，k为0～t时刻内IMU按固定周期测量的次数，即对t/Timu取整，可以表示为：k＝[t/Timu].；步骤13，根据姿态变化量Δα,Δβ,Δγ获得单帧点云坐标旋转修正方程R1：令原始激光雷达点坐标为P0＝[x0,y0,z0]T，经过单帧内点云姿态修正获得的点坐标P1＝[x1,y1,z1]T，则P1＝R1P0，通过对激光雷达一帧中不同旋转角度上的点依次进行修正最终获得姿态修正后的单帧点云。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤2中进行点云畸变进行修正的方式为通过车载IMU获得纵向加速度值并进行积分获得车辆0～t时刻的行驶距离s，对不同t时刻的激光雷达点P1进行修正，具体的为：令单帧点云纵向畸变修正后点坐标P2＝[x2,y2,z2]T，则P1与P2之间的关系为：P2＝P1+Tx,其中Tx为纵向修正矩阵，Tx＝[s,0,0]T。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤3中对多帧间点云进行修正的具体步骤如下：步骤31，记第k与第k+n帧间时间差为tn，根据激光雷达固定频率特性，tn可以表示为：tn＝nTliadr,其中Tliadr为激光雷达的扫描周期；步骤32，根据tn计算多帧间姿态变化矩阵：步骤33，根据姿态变化量Δα,Δβ,Δγ与步骤13公式获得多帧间基于IMU的修正矩阵R2，完成对于多帧间点云的修正。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤4中基于背景匹配的点云修正的具体步骤如下步骤41，对Sk与Sk+n进行粗配准，即Sk+n为待配准点集，Sk为目标点集；步骤42，使用经过粗配准旋转矩阵变换后的点集S′k+n与目标点集Sk进行精配准，构造点云精配准能量函数：J＝‖Sk-(R3S′k+n+T3)‖2,其中，R3与T3分别为精配准的旋转与平移矩阵；步骤43，通过迭代可以计算出最小能量函数值对应的R3与T3；步骤44，设定能量阈值εJ与最大迭代次数Kmax，当J≤εJ或迭代次数大于Kmax时停止迭代，并选取停止迭代时的R3作为修正矩阵对第k+n帧点云进行修正，完成点云修正。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤41中粗匹配的具体步骤如下：步骤411，从Sk+n中随机选取Ns个满足两两点距离大于εd的点，并计算这Ns个点的特征直方图；步骤412，在目标点集Sk中选取相似特征直方图的点作为对应点；步骤413，计算对应点之间的变换旋本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1，利用智能车辆车载惯性导航单元数据频率高于激光雷达数据频率的特性，基于IMU获得姿态数据对单帧内的点云进行修正，完成对于单帧内点云姿态进行修正；/n步骤2，使用智能车辆车载IMU或里程计提供的车辆速度信息，对步骤1中单帧内由车辆速度较快导致的点云畸变进行修正，完成对于单帧点云纵向畸变修正；/n步骤3，利用激光雷达多帧间的IMU姿态变化信息，对激光雷达点云数据关键帧进行点云旋转修正，完成对于多帧间基于IMU的点云修正；/n步骤4，利用激光雷达多帧点云间的匹配关系，将前帧点云作为基准点云，并依据此基准对后帧点云进行修正，完成对于多帧间基于背景匹配的点云修正；/n步骤5，结合步骤3与步骤4中获得的点云修正信息，构建融合修正方程完成对多帧点云的修正，完成基于IMU与激光雷达融合的多帧点云修正；/n步骤6，将经过步骤1～5处理后的点云数据进行背景点云去除与地面点云去除，并进行点云聚类获得障碍物点云簇，进行障碍物聚类检测，从而完成考虑车辆颠簸的障碍物检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1，利用智能车辆车载惯性导航单元数据频率高于激光雷达数据频率的特性，基于IMU获得姿态数据对单帧内的点云进行修正，完成对于单帧内点云姿态进行修正；
步骤2，使用智能车辆车载IMU或里程计提供的车辆速度信息，对步骤1中单帧内由车辆速度较快导致的点云畸变进行修正，完成对于单帧点云纵向畸变修正；
步骤3，利用激光雷达多帧间的IMU姿态变化信息，对激光雷达点云数据关键帧进行点云旋转修正，完成对于多帧间基于IMU的点云修正；
步骤4，利用激光雷达多帧点云间的匹配关系，将前帧点云作为基准点云，并依据此基准对后帧点云进行修正，完成对于多帧间基于背景匹配的点云修正；
步骤5，结合步骤3与步骤4中获得的点云修正信息，构建融合修正方程完成对多帧点云的修正，完成基于IMU与激光雷达融合的多帧点云修正；
步骤6，将经过步骤1～5处理后的点云数据进行背景点云去除与地面点云去除，并进行点云聚类获得障碍物点云簇，进行障碍物聚类检测，从而完成考虑车辆颠簸的障碍物检测。


2.根据权利要求1所述的考虑车辆颠簸的障碍物检测方法，其特征在于：所述步骤1中对单帧内的点云进行修正的具体步骤如下：
步骤11，令00与θt分别表示激光雷达开始扫描的旋转角与t时刻的旋转角(各个点对应的旋转角可由激光雷达原始数据获得)，从θ0旋转到θt的时间t为：



其中，Tliadr为激光雷达的扫描周期，可由激光雷达固定频率计算获得；
步骤12，令Δα，Δβ，Δγ分别表示0～t时刻的车辆俯仰角、横滚角和航向角变化量，ψαi，ψβi，ψγi分别表示i时刻IMU测得的俯仰角、横滚角和航向角加速度，Timu为IMU的测量周期，则姿态变化矩阵为：



其中，k为0～t时刻内IMU按固定周期测量的次数，即对t/Timu取整，可以表示为：
k＝[t/Timu].；
步骤13，根据姿态变化量Δα，Δβ，Δγ获得单帧点云坐标旋转修正方程R1：



令原始激光雷达点坐标为P0＝[x0，y0，z0]T，经过单帧内点云姿态修正获得的点坐标P1＝[x1，y1，z1]T，则P1＝R1P0，通过对激光雷达一帧中不同旋转角度上的点依次进行修正最终获得姿态修正后的单帧点云。


3.根据权利要求2所述的考虑车辆颠簸的障碍物检测方法，其特征在于：所述步骤2中进行点云畸变进行修正的方式为通过车载IMU获得纵向加速度值并进行积分获得车辆0～t时刻的行驶距离s，对不同t时刻的激光雷达点P1进行修正，具体的为：令...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢国涛，严康健，边有钢，胡满江，徐彪，秦兆博，秦晓辉，王晓伟，丁荣军，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43