推焦车的防撞方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种推焦车的防撞方法和系统，该方法包括：获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据；对环境点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；通过最小二乘法对预处理后的点云数据进行过滤处理，得到降噪后的点云数据；基于降噪后的点云数据，识别出障碍物信息和路沿信息；根据路沿信息和障碍物信息，确定推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态；根据推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态，判断推焦车是否执行防撞指令；其中，防撞指令包括：减速指令、刹车指令。本发明专利技术提供的方法计算简单，识别速度快，可以很好地适用于规范化的一二级公路运焦车与推焦车工作环境的驾驶试验环境中。

【技术实现步骤摘要】
推焦车的防撞方法和系统
本专利技术涉及自动驾驶
，具体地，涉及推焦车的防撞方法和系统。
技术介绍
在一些不适宜人类作业的环境中，需要利用无人驾驶的运载车辆进行施工作业。例如，具备无人驾驶功能的推焦车在矿井中进行运焦作业。在推焦车行驶过程中，若是遇到障碍物且没有躲避成功，而与障碍物相撞，会造成推焦车和障碍物的损坏，因此，需要在推焦车上设置防撞装置。目前常用的防撞装置通常为安装在推焦车前方的保险杠，该保险杠由脆性材质制成，在相撞的情况下，该保险杠先于车辆的保护罩与障碍物相撞，通过保险杠的变形或损坏，降低车辆的动能，使车辆的保护罩与障碍物相撞时的相对速度有所减小。然而，上述防撞装置无法避免在高速行驶过程中，推焦车的安全，易造成安全事故。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种推焦车的防撞方法和系统。第一方面，本专利技术提供一种推焦车的防撞方法，包括：步骤1：获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据；步骤2：对所述环境点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；步骤3：通过最小二乘法对所述预处理后的点云数据进行过滤处理，得到降噪后的点云数据；步骤4：基于所述降噪后的点云数据，识别出障碍物信息和路沿信息；步骤5：根据所述路沿信息和所述障碍物信息，确定所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态；步骤6：根据所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态，判断推焦车是否执行防撞指令；其中，所述防撞指令包括：减速指令、刹车指令。可选地，所述步骤1包括：步骤1.1：采用多线激光雷达，按照预设的采集周期，实时采集推焦车行驶过程中的环境点云数据；步骤1.2：通过UDP通讯协议，将所述环境点云数据对应的UDP数据包进行抓取、解析，并转换为对应的点云坐标数据。可选地，所述步骤2包括：根据点云矩阵变换式对所述点云坐标数据进行整体旋转与平移变换处理，并进行点云降密处理，得到预处理后的点云数据；其中，所述点云矩阵变换式如下：pc′＝(TpcT)T其中，T为旋转矩阵，θ为旋转角度，pc表示原始点云坐标矩阵，pc′表示几何变换后点云坐标矩阵，(TpcT)T表示原始点云坐标矩阵的转置左乘旋转矩阵，再进行转置。可选地，所述步骤3包括：步骤3.1：对所述预处理后的点云数据进行基本元素的分割，得到各个基本元素；步骤3.2：在两个维度平面内对所述各个基本元素进行最小二乘法运算，得到运算结果；步骤3.3：根据所述运算结果对所述预处理后的点云数据进行过滤，得到降噪后的点云数据。可选地，所述步骤4包括：统计所述降噪后的点云数据中，位于探测区域内的点云数量；若位于探测区域内的点云数量大于预设的阈值，则确定所述探测区域内存在障碍物；其中，判别障碍物的公式如下：其中，zone表示探测区域，x表示探测x轴坐标，x1表示x轴坐标下限，x2表示x轴坐标上限，y表示y轴坐标，y1表示y轴坐标下线，y2表示y轴坐标上线，z表示z轴坐标，z1表示z轴坐标下限，z2表示z轴坐标上限，obstacle＝1表示探测区域内存在障碍物，obstacle＝0表示探测区域内不存在障碍物，pc表示障碍物识别范围内点云坐标矩阵，numpc表示点云个数。可选地，所述步骤4还包括：确定探测区域；基于所述环境点云数据，通过RANSAC算法获取所述探测区域对应的地面数据；对所述地面数据进行最小二乘法拟合，得到路沿信息。可选地，所述步骤5中确定障碍物的运动状态的判别公式如下：其中，obf表示障碍物标志位，dif表示障碍物的方向错误标志位，numpcp表示障碍物点云数量，numpcr表示行驶道路点云数量，k1表示障碍物点云阈值，k2表示行驶道路点云阈值。可选地，所述步骤6包括：跟踪所述障碍物的运动状态，当所述障碍物与所述推焦车之间的欧式距离小于第一预设值，且所述障碍物在所述探测区域内的滞留时间大于第二预设值时，执行防撞指令。第二方面，本专利技术提供一种推焦车的防撞系统，包括安装在推焦车上的激光雷达、车载计算机、PLC，所述激光雷达、车载计算机、PLC三者之间采用TP-LINKSwitch进行通讯，所述系统应用如第一方面中任一项所述的推焦车的防撞方法。可选地，所述PLC采用MATLAB作为客户端，使用RSLinx作为服务器的通讯形式。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术提供的推焦车的防撞方法和系统，计算简单，识别速度快，可以很好地适用于规范化的一二级公路运焦车与推焦车工作环境的驾驶试验环境中。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术提供的一种推焦车的防撞方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中障碍物与运焦车之间的距离示意图；图3为本专利技术实施例中障碍物相对移动速度示意图；图4为本专利技术实施例中障碍物绝对移动速度示意图；图5为本专利技术实施例中基于最小二乘法的点云滤波示意图；图6为本专利技术实施例中基于RANSAC与最小二乘法结合的路径估计示意图；图7为本专利技术实施例中基于OPC的PLC实时控制方法测试图；图8为本专利技术实施例无人化推焦车激光雷达防撞技术流程图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。图1为本专利技术提供的一种推焦车的防撞方法的流程示意图，如图1所示，该方法可以包括：步骤S101：获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据。本实施例中，可以采用多线激光雷达，按照预设的采集周期，实时采集推焦车行驶过程中的环境点云数据；通过UDP通讯协议，将环境点云数据对应的UDP数据包进行抓取、解析，并转换为对应的点云坐标数据。步骤S102：对环境点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据。本实施例中，可以根据点云矩阵变换式对点云坐标数据进行整体旋转与平移变换处理，并进行点云降密处理，得到预处理后的点云数据；其中，点云矩阵变换式如下：pc′＝(TpcT)T(2)其中，T为旋转矩阵，θ为旋转角度，pc表示原始点云坐标矩阵，pc′表示几何变换后点云坐标矩阵，(TpcT)T表示原始点云坐标矩阵的转置左乘旋转矩阵，再进行转置。步骤S103：通过最小二乘法对预处理后的点云数据进行过滤处理，得到降噪后的点云数据。本实施例中，可以对预处理后的点云数据进行基本元素的分割，得到各个基本元素；然后在两个维度平面内对各个基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种推焦车的防撞方法，其特征在于，包括：/n步骤1：获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据；/n步骤2：对所述环境点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；/n步骤3：通过最小二乘法对所述预处理后的点云数据进行过滤处理，得到降噪后的点云数据；/n步骤4：基于所述降噪后的点云数据，识别出障碍物信息和路沿信息；/n步骤5：根据所述路沿信息和所述障碍物信息，确定所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态；/n步骤6：根据所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态，判断推焦车是否执行防撞指令；其中，所述防撞指令包括：减速指令、刹车指令。/n

【技术特征摘要】
1.一种推焦车的防撞方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据；
步骤2：对所述环境点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；
步骤3：通过最小二乘法对所述预处理后的点云数据进行过滤处理，得到降噪后的点云数据；
步骤4：基于所述降噪后的点云数据，识别出障碍物信息和路沿信息；
步骤5：根据所述路沿信息和所述障碍物信息，确定所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态；
步骤6：根据所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态，判断推焦车是否执行防撞指令；其中，所述防撞指令包括：减速指令、刹车指令。


2.根据权利要求1所述的推焦车的防撞方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1：采用多线激光雷达，按照预设的采集周期，实时采集推焦车行驶过程中的环境点云数据；
步骤1.2：通过UDP通讯协议，将所述环境点云数据对应的UDP数据包进行抓取、解析，并转换为对应的点云坐标数据。


3.根据权利要求2所述的推焦车的防撞方法，其特征在于，所述步骤2包括：
根据点云矩阵变换式对所述点云坐标数据进行整体旋转与平移变换处理，并进行点云降密处理，得到预处理后的点云数据；其中，所述点云矩阵变换式如下：



pc′＝(TpcT)T
其中，T为旋转矩阵，θ为旋转角度，pc表示原始点云坐标矩阵，pc′表示几何变换后点云坐标矩阵，(TpcT)T表示原始点云坐标矩阵的转置左乘旋转矩阵，再进行转置。


4.根据权利要求1所述的推焦车的防撞方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3.1：对所述预处理后的点云数据进行基本元素的分割，得到各个基本元素；
步骤3.2：在两个维度平面内对所述各个基本元素进行最小二乘法运算，得到运算结果；
步骤3.3：根据所述运算结果对所述预处理后的点云数据进行过滤，得到降噪后的点云数据。


5.根据权利要求1所述的推焦车的防撞方法，其特征在于，所述步骤4包括：
统计所述降噪后的点云数据中，位于探...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓斌，姚阅，孙海燕，
申请(专利权)人：上海应用技术大学，
类型：发明
国别省市：上海;31