一种基于多雷达感知的无人船避障方法技术

本发明专利技术公开一种基于多雷达感知的无人船避障方法，包括：多雷达数据融合：控制多雷达异步启动，获取各雷达的点云数据，对点云数据打上时间戳并与传感器数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包；雷达点云滤波：根据融合数据包对各雷达时间同步后进行点云融合并滤波，获取滤波后的雷达融合点云；雷达栅格图建立：建立栅格图坐标系，并将雷达融合点云投影至其上，获得雷达栅格图；雷达栅格图滤波处理：于雷达栅格图中提取局部栅格图并滤除离散杂点；避障启动判断：当检测路线存在危险点，启动避障；避障目标点选取：获取路线的危险点，选取避障目标点；避障路线规划：于局部栅格图中根据船当前位置及避障目标点，利用启发式搜索获取避障路线。障路线。障路线。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多雷达感知的无人船避障方法


[0001]本专利技术涉及无人船避障
，尤其涉及一种基于多雷达感知的无人船避障方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着无人驾驶技术的迅猛发展，无人驾驶市场不断增长，以无人船为例，各类无人船逐渐被推广至水质检测、水面维护、桥梁检测、水体测绘、海事搜救等多种作业场景下，辅助人们工作。感知是无人驾驶技术的基础，在复杂的水面环境下,无人船需要具备灵敏的环境感知能力。由于现有的无人船环境感知能力有限，通常需要人工操作辅助其作业任务，无法实现全天候完全无人自主作业，难以大范围推广与应用。作为自主执行任务中必不可少的一部分，良好的自主避障能力有助于提升无人船的自主性，更好地执行任务。
[0003]现有无人船大部分使用视觉进行环境感知，但对于水面环境，水面强光反射容易对视觉传感器造成干扰。由于画面中大部分被天空和天空的倒影占据，水面场景容易面临更为严重的过度曝光问题，对于视觉传感器的选型和算法的鲁棒性提出了更高的要求。而且，容易受雨雾天气干扰。水面环境下，船只在雨中应仍能进行自主化作业，而视觉传感器对在雨天以及水面有雾天气下往往表现不佳，图像模糊或者被水珠遮挡。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于多雷达感知的无人船避障方法，以利用多雷达的数据融合技术，扩大感知范围，提高抗干扰能力，提高避障精度。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：提供一种基于多雷达感知的无人船避障方法，包括以下步骤：多雷达数据融合：控制多雷达异步启动，获取各雷达的点云数据，对获得的各雷达的点云数据打上时间戳并与传感器数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包；雷达点云滤波：根据各雷达的融合数据包对各雷达进行时间同步，对时间同步后的各雷达的点云数据进行融合，获取融合点云，对融合点云进行滤波处理，获取滤波后的雷达融合点云；雷达栅格图建立：建立栅格图坐标系，将雷达融合点云投影至栅格图坐标系，获得雷达栅格图；其中，栅格图坐标系中被雷达融合点云投影覆盖的栅格位置标记为障碍点；雷达栅格图滤波处理：根据船当前位置坐标于雷达栅格图中提取局部栅格图，对提取获得的局部栅格图预处理以滤除离散杂点；避障启动判断：检测路线是否存在危险点，若是，启动避障，选取避障目标点，进行避障规划；避障目标点选取：获取路线的危险点，根据获得的危险点选取避障目标点；避障路线规划：于局部栅格图中根据船当前位置及避障目标点，利用启发式搜索获取避障路线。
[0006]其进一步技术方案为：所述多雷达数据融合的步骤中的控制多雷达异步启动的步骤具体为：控制多个雷达依序间隔预设时间启动，所述预设时间小于雷达的工作周期。
[0007]其进一步技术方案为：所述多雷达数据融合的步骤中的对获得的各雷达的点云数据打上时间戳并与传感器数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包的步骤具体包括：获取各雷达的点云数据，对各雷达的点云数据打上对应的时间戳，根据传感器数据获取时间戳对应的时刻船的位姿信息并关联融合至相应的点云数据，获得各雷达的融合数据包；对各雷达的融合数据包根据对应的时间戳按照时间顺序进行排序，获取各雷达的数据队列。
[0008]其进一步技术方案为：所述雷达点云滤波的步骤具体包括：对各雷达的融合数据包进行滤波；选取其中一个雷达作为主雷达，剩余的雷达设为子雷达，主雷达的点云数据所在的坐标系作为主坐标系，根据主雷达的融合数据包的时间戳对子雷达的融合数据包进行时间同步；将时间同步的所有子雷达的点云数据及主雷达的点云数据合并至主坐标系中，获得融合点云；使用聚类的方法对融合点云进行滤波处理，滤除融合点云中的离群点，获得点云簇，作为滤波后的雷达融合点云。
[0009]其进一步技术方案为：所述雷达栅格图建立的步骤具体为：栅格图坐标系建立：以正北为y轴正方向，正东为x轴正方向，并以船自身的初始的GPS坐标作为原点，建立栅格图坐标系；雷达栅格图获取：根据融合点云的朝向、船自身的GPS坐标及栅格图坐标系的原点，计算出主坐标系相对于栅格图坐标系的旋转矩阵及平移向量，将融合点云投影至栅格图坐标系，获得雷达栅格图。
[0010]其进一步技术方案为：所述雷达栅格图建立的步骤前还包括：判断是否已存在雷达栅格图；若是，进行雷达栅格图维护。
[0011]其进一步技术方案为：所述进行雷达栅格图维护的步骤具体为：根据当前时刻的船头朝向、船自身的GPS坐标及雷达感知范围计算出栅格图维护区域；若栅格图维护区域内的已存在的障碍点在雷达的连续多个工作周期内未被融合点云投影覆盖，取消该栅格为障碍点的标记；若栅格图维护区域内的非障碍点被融合点云投影覆盖，则将该非障碍点更新标记为障碍点；获得维护更新后的雷达栅格图。
[0012]其进一步技术方案为：所述雷达栅格图滤波处理的步骤具体包括：根据当前时刻的船自身的GPS坐标，于栅格图中提取以该GPS坐标为中心的径向尺寸大于雷达探测距离的局部栅格图；对提取获得的局部栅格图进行腐蚀操作，滤除离散杂点；对滤除离散杂点后的局部栅格图进行卷积膨胀。
[0013]其进一步技术方案为：所述避障启动判断的步骤具体包括：于预处理后的局部栅格图上利用路径索引查找船的航行路径的所有路径点；获取与各路径点的沿路径方向的距离大于雷达探测距离的点作为对应的检测点，所有检测点形成局部路线；判断检测点是否为危险点；若是，启动避障，选取避障目标点，进行避障规划。
[0014]其进一步技术方案为：所述避障目标点选取的步骤具体包括：获取局部路线的最后一个危险点；判断该局部路线的最后一个危险点是否为全局路线的尾点；若是，选取局部路线的最后一个非危险点的检测点作为避障目标点；若否，于全局路线中沿路径方向在该危险点后的所有路径点中选取距离该危险点预设长度后的第一个非危险点的检测点为避障目标点。
[0015]本专利技术的有益技术效果在于：本专利技术一种基于多雷达感知的无人船避障方法通过控制多雷达异步启动，使得多个雷达的收发时间错开，可有效消除多个同频段雷达相互干扰的问题，通过多雷达数据融合扩大感知范围，增强抗干扰能力，并通过获取栅格图的形式规划避障路线，提高避障精度，而且，提取局部栅格图以进行避障规划，可减少计算复杂度，提升避障规划的效率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种基于多雷达感知的无人船避障方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种基于多雷达感知的无人船避障方法的多雷达数据融合步骤的子流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种基于多雷达感知的无人船避障方法的雷达点云滤波步骤的具体流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种基于多雷达感知的无人船避障方法的雷达栅格图建立步骤的具体流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种基于多雷达本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，包括以下步骤：多雷达数据融合：控制多雷达异步启动，获取各雷达的点云数据，对获得的各雷达的点云数据打上时间戳并与传感器数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包；雷达点云滤波：根据各雷达的融合数据包对各雷达进行时间同步，对时间同步后的各雷达的点云数据进行融合，获取融合点云，对融合点云进行滤波处理，获取滤波后的雷达融合点云；雷达栅格图建立：建立栅格图坐标系，将雷达融合点云投影至栅格图坐标系，获得雷达栅格图；其中，栅格图坐标系中被雷达融合点云投影覆盖的栅格位置标记为障碍点；雷达栅格图滤波处理：根据船当前位置于雷达栅格图中提取局部栅格图，对提取获得的局部栅格图预处理以滤除离散杂点；避障启动判断：检测路线是否存在危险点，若是，启动避障，选取避障目标点，进行避障规划；避障目标点选取：获取路线的危险点，根据获得的危险点选取避障目标点；避障路线规划：于局部栅格图中根据船当前位置及避障目标点，利用启发式搜索获取避障路线。2.根据权利要求1所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述多雷达数据融合的步骤中的控制多雷达异步启动的步骤具体为：控制多个雷达依序间隔预设时间启动，所述预设时间小于雷达的工作周期。3.根据权利要求1所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述多雷达数据融合的步骤中的对获得的各雷达的点云数据打上时间戳并与传感器数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包的步骤具体包括：获取各雷达的点云数据，对各雷达的点云数据打上对应的时间戳，根据传感器数据获取时间戳对应的时刻船的位姿信息并关联融合至相应的点云数据，获得各雷达的融合数据包；对各雷达的融合数据包根据对应的时间戳按照时间顺序进行排序，获取各雷达的数据队列。4.根据权利要求3所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述雷达点云滤波的步骤具体包括：对各雷达的融合数据包进行滤波；选取其中一个雷达作为主雷达，剩余的雷达设为子雷达，主雷达的点云数据所在的坐标系作为主坐标系，根据主雷达的融合数据包的时间戳对子雷达的融合数据包进行时间同步；将时间同步的所有子雷达的点云数据及主雷达的点云数据合并至主坐标系中，获得融合点云；使用聚类的方法对融合点云进行滤波处理，滤除融合点云中的离群点，获得点云簇，作为滤波后的雷达融合点云。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：程宇威，朱健楠，侯普琳，池雨豪，虞梦苓，
申请(专利权)人：陕西欧卡电子智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：