一种无人矿车地面检测方法以及装置制造方法及图纸

本公开是关于一种无人矿车地面检测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：过滤栅格子区域的激光点云信息，生成第一地面点信息；对所述第一地面点信息基于邻域中心点高程值过滤，生成第二地面点信息；对所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息进行迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；对所述全部栅格子区域的平面参数进行平滑处理，生成所述目标区域的平面参数，完成地面检测。本公开通过多细度网格以及区域搜索的方法不断过滤候选点，并通过邻域关系对地面拟合结果进行后处理，使地面检测具有更高精度，能够保留更多非地面点云信息。保留更多非地面点云信息。保留更多非地面点云信息。

【技术实现步骤摘要】
一种无人矿车地面检测方法以及装置


[0001]本公开涉及无人驾驶及环境检测领域，具体而言，涉及一种无人矿车地面检测方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]露天矿山道路环境复杂，常伴随有土坡、深坑、挡墙、行人和其他辅助作业车辆等交通因素，这就对矿卡无人驾驶运输作业的安全性提出很高的要求。近年来，随着矿区信息化、智能化的建设，更加智能的无人矿车系统正在不断被应用到生产作业中。其中，环境智能感知系统作为无人驾驶矿卡的重要一环，主要确保无人矿车能够在矿区环境下的安全、可靠行驶，承担了对行人、车辆、以及其他地面障碍物有效检测，并及时向决策系统传递障碍物信息的任务。
[0003]对于矿山道路上的障碍物检测，地面分割是其中至关重要的一步，地面分割既是对点云数据进行的预处理的一种方法，又是防止感知算法过度检测的一种手段。以往的地面分割算法需要通过预设的地面坡度、传感器离地高度等信息进行地面点云的估计。然而这一方法在矿区却很难实现。矿区地面崎岖不平，且各个路段坡度不一致，地面坡度从0到十余度分布，固定的地面坡度、传感器离地高度信息很容易导致算法失效，进而造成地面漏检带来的车辆急停，这一情况对无人矿车的使用寿命，行驶安全都有重大的危害。另一种较为常见的方式是近些年新兴的基于深度学习的地面分割方法，然而矿区环境多变，需要数据集不断更新，且深度学习存在可解释性不强，计算时间成本较大等问题，并不适合矿区实时性，可靠性的要求。
[0004]现有技术中，基于点云数据的地面分割方法及装置将采集得到的激光雷达点云数据放入预先训练好的激光点云分类模型，通过分类模型区分地面点和非地面点，对各个区域的地面点进行拟合，进一步判断地面点和非地面点。此方案采用预训练模型对点云进行分类，但基于机器学习、深度学习的分类模型时间成本较大，无法满足矿区实时性的要求。且预训练模型对数据集要求较高，需要收集点云数据以保证分类精度，矿区场景多变，常有落石、车辙碾轧导致的崎岖道路，会导致误检的概率增加；一种基于多线激光雷达的地面分割方法将激光点云按水平角分辨率分段，并根据每段与水平面的夹角α对线段排序。对每一条线段内的点，计算其xy平面的斜率的垂直斜率和俯仰角，并将其与斜率阈值、俯仰角阈值作比较，若超出阈值，则为非地面点，反之为地面点。此方法通过两个维度判断点云的地面属性，然而两个维度分别需要车辆前方和车辆侧面道路的坡度值，不适合矿区这类坡度变化较大的路面。若过分以来设定的阈值，会导致地面点分割过多的情况，进而影响后续检测精度。
[0005]因此，需要一种或多种方法解决上述问题。
[0006]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0007]本公开的目的在于提供一种无人矿车地面检测方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
[0008]根据本公开的一个方面，提供一种无人矿车地面检测方法，包括：
[0009]第一地面点信息生成步骤，对目标区域基于第一预设尺寸的栅格进行栅格化分割，生成细尺度栅格子区域，对所述栅格子区域的激光点云信息基于预设算法过滤，生成所述细尺度栅格子区域的第一地面点信息；
[0010]第二地面点信息生成步骤，将所述基于第一预设尺寸的栅格进行栅格化分割的细尺度栅格子区域排布在基于第二预设尺寸的栅格进行栅格化分割的粗尺度栅格子区域中，计算与所述粗尺度栅格子区域相邻的相邻粗尺度栅格子区域的中心点高程值，并基于所述相邻粗尺度栅格子区域的中心点高程值对所述粗尺度栅格子区域中各细尺度栅格子区域的第一地面点信息进行过滤处理，生成所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息；
[0011]平面参数生成步骤，对所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息进行迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；
[0012]地面检测步骤，重复所述第二地面点信息生成步骤及平面参数生成步骤，分别生成所述目标区域中全部粗尺度栅格子区域的平面参数，并对所述全部粗尺度栅格子区域的平面参数进行平滑处理，生成所述目标区域的平面参数，完成地面检测。
[0013]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的第一地面点信息生成步骤还包括：
[0014]对目标区域基于第一预设边长的正方形栅格进行栅格化分割，生成细尺度栅格子区域，对所述细尺度栅格子区域的激光点云信息基于预设算法过滤，生成所述细尺度栅格子区域的第一地面点信息。
[0015]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的第一地面点信息生成步骤还包括：
[0016]对目标区域基于第一预设边长的正方形栅格进行栅格化分割，生成细尺度栅格子区域；
[0017]将所述细尺度栅格子区域的激光点云信息中的高程值最小点所述地面参考点，基于预设高程阈值过滤，选取高程值小于地面参考点的高程值与所述高程阈值和值的激光点云信息作为所述细尺度栅格子区域的第一地面点信息。
[0018]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的第二地面点信息生成步骤还包括：
[0019]选取在激光雷达坐标系下中心点距离激光雷达的距离最小的粗尺度栅格子区域作为初始粗尺度栅格子区域，生成所述初始粗尺度栅格子区域的第二地面点信息。
[0020]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的平面参数生成步骤还包括：
[0021]根据公式Ax+By+Cz+d＝0对所述粗尺度栅格子区域中的第二地面点信息进行迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；
[0022]其中，x、y、z为坐标系参数，A、B、C、D为拟合参数。
[0023]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的平面参数生成步骤还包括：
[0024]以满足公式Ax+By+Cz+d＝0的置信点数P
f
＝p0
·
P
all
作为判定条件，对所述粗尺度栅格子区域中的第二地面点信息进行N次迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；
[0025]其中，N>log(1
‑
p)/log(1
‑
p0)，N为迭代次数，p为N次采样至少有一次为有效采样的概率，p0为一次采样所有采样点都为内点的概率，P
all
为粗尺度栅格子区域中全部第二地面点信息。
[0026]在本公开的一种示例性实施例中，所述方法的平面参数生成步骤还包括：
[0027]基于所述平面参数，计算与所述粗尺度栅格子区域相邻的相邻粗尺度栅格子区域的中心点高程值，并基于所述相邻粗尺度栅格子区域的中心点高程值对所述粗尺度栅格子区域的第一地面点信息进行过滤处理，生成所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息；
[0028]对所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息进行迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数，并计算所述粗尺度栅格子区域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人矿车地面检测方法，其特征在于，所述方法包括：第一地面点信息生成步骤，对目标区域基于第一预设尺寸的栅格进行栅格化分割，生成细尺度栅格子区域，对所述栅格子区域的激光点云信息基于预设算法过滤，生成所述细尺度栅格子区域的第一地面点信息；第二地面点信息生成步骤，将所述基于第一预设尺寸的栅格进行栅格化分割的细尺度栅格子区域排布在基于第二预设尺寸的栅格进行栅格化分割的粗尺度栅格子区域中，计算与所述粗尺度栅格子区域相邻的相邻粗尺度栅格子区域的中心点高程值，并基于所述相邻粗尺度栅格子区域的中心点高程值对所述粗尺度栅格子区域中各细尺度栅格子区域的第一地面点信息进行过滤处理，生成所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息；平面参数生成步骤，对所述粗尺度栅格子区域的第二地面点信息进行迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；地面检测步骤，重复所述第二地面点信息生成步骤及平面参数生成步骤，分别生成所述目标区域中全部粗尺度栅格子区域的平面参数，并对所述全部粗尺度栅格子区域的平面参数进行平滑处理，生成所述目标区域的平面参数，完成地面检测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的第一地面点信息生成步骤还包括：对目标区域基于第一预设边长的正方形栅格进行栅格化分割，生成细尺度栅格子区域，对所述细尺度栅格子区域的激光点云信息基于预设算法过滤，生成所述细尺度栅格子区域的第一地面点信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法的第一地面点信息生成步骤还包括：对目标区域基于第一预设边长的正方形栅格进行栅格化分割，生成细尺度栅格子区域；将所述细尺度栅格子区域的激光点云信息中的高程值最小点所述地面参考点，基于预设高程阈值过滤，选取高程值小于地面参考点的高程值与所述高程阈值和值的激光点云信息作为所述细尺度栅格子区域的第一地面点信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的第二地面点信息生成步骤还包括：选取在激光雷达坐标系下中心点距离激光雷达的距离最小的粗尺度栅格子区域作为初始粗尺度栅格子区域，生成所述初始粗尺度栅格子区域的第二地面点信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的平面参数生成步骤还包括：根据公式Ax+By+Cz+d＝0对所述粗尺度栅格子区域中的第二地面点信息进行迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；其中，x、y、z为坐标系参数，A、B、C、D为拟合参数。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法的平面参数生成步骤还包括：以满足公式Ax+By+Cz+d＝0的置信点数P
f
＝p0
·
P
all
作为判定条件，对所述粗尺度栅格子区域中的第二地面点信息进行N次迭代拟合，生成所述粗尺度栅格子区域的平面参数；其中，N>log(1
‑
p)/log(1
‑
p0)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张博轩，刘泽宇，徐航，王拓，李大伟，刘政禹，蒋大伟，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：