一种基于环境的感知基站自动选址方法技术

本发明专利技术涉及一种基于环境的感知基站自动选址方法，包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种基于环境的感知基站自动选址方法


[0001]本专利技术属于路侧激光雷达选址
，涉及一种基于环境的移动路侧感知基站自动选址方法一种基于环境的感知基站自动选址方法
。

技术介绍

[0002]车载激光雷达感知系统是集激光雷达
、
全球定位系统
GPS
和惯性测量装置
IMU
三种技术于一身的系统，具有分辨率高
、
隐秘性好
、
抗干扰能力强等优势
。
在智能汽车中，激光雷达用于地图的绘制
、
定位
、
障碍物检测等
。
随着
LTE
‑
V2X
车联网的快速发展，如何将激光雷达部署在路侧已引发越来越多的关注
。
[0003]现有路侧激光雷达的部署方案通常是由工作人员现场根据经验完成
。
对部署后的激光雷达进行测试后再由工作人员到现场进行调整或优化
。
例如中国专利技术专利申请
CN115685221A
公开的“一种路侧激光雷达部署位置评估系统及方法”，基于点云质量评估得到准确的激光雷达架设位置评估指数
。
测试时需要进行大量的数据采集
、
清洗，再基于清洗后的数据进行模型训练
、
结果评估等工作，时间成本和人力成本极高
。
因此，如何在短时间内以低成本完成激光雷达部署的调优成了一个亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]针对上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于环境的感知基站自动选址方法，通过摄像头和激光雷达采集道路图像和点云数据，基于道路图像和点云数据提取当前场景的场景特征和点云特征，基于场景特征和点云特征判断基站当前位置是否满足预设条件，若不满足，生成并执行移动指令，触发感知基站移动
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于环境的感知基站自动选址方法，所述感知基站包括移动车体
、
交换机
、
边缘处理器
、
摄像头
、
激光雷达
、
检测器姿态调整装置和选址客户端；其中，所述交换机和边缘处理器置于移动车体的空腔内，所述摄像头和激光雷达通过检测器姿态调整装置并列安装在移动车体上；所述边缘处理器分别与交换机
、
检测器姿态调整装置
、
摄像头和激光雷达电连接；所述检测器姿态调整装置能够对摄像头和激光雷达的水平高度
、
水平角度和俯仰角度进行精确调整；所述选址客户端与感知基站通信连接
。
[0006]所述自动选址方法包括如下步骤：
S1、
感知基站接收自动选址指令，开启选址程序；所述自动选址指令是选址客户端向感知基站发送的，或者是感知基站响应用户操作自己生成的；感知基站通过检测器姿态调整装置控制摄像头对当前场景进行
360
°
感知数据采集，获得当前场景的全景图像，并将全景图像发送至选址客户端；
S2、
选址客户端根据工作人员在全景图像的基础上划定的目标感知区域，获取目标感知区域的像素坐标数据，并将目标感知区域的像素坐标发送至感知基站；感知基站接收选址客户端发送的像素坐标数据，并获得像素坐标数据对应的目标图像；
S3、
感知基站通过检测器姿态调整装置转动摄像头并拍摄图像，当目标图像位于拍摄图像的中部时，获取摄像头拍摄的当前图像和激光雷达采集的当前点云；
S4、
对当前图像进行图像识别，获得环境特征；所述环境特征包括障碍物
、
车道类型
、
交通标线；对当前点云栅格化，获得当前图像对应栅格中各栅格的点云数
p(vi)
及信噪比；根据点云数和信噪比获得点云特征，所述点云特征包括点云数小于点云阈值的栅格数
n、
信噪比小于信噪比阈值的栅格数
m
以及当前图像对应区域内的点云整体质量参数
H
；
S5、
基于步骤
S4
获得的环境特征和点云特征，判断感知基站所处的当前位置是否同时满足以下预设条件，若环境特征和点云特征同时满足所有预设条件，选址程序结束；否则，执行步骤
S6
，调整感知基站位置；预设条件1：无障碍物或障碍物的遮挡率小于遮挡率阈值；预设条件2：车道类型若为弯道，弯道两端预设距离内的车道线均落入摄像头和激光雷达的检测区域；预设条件3：交通标线的清晰度大于预设值；预设条件4：点云整体质量参数
H
大于质量参数阈值；预设条件5：
n
×
λ
1+ m
×
λ2＜
0.5
；
n
为点云数小于点云阈值的栅格数，
m
为与信噪比小于信噪比阈值的栅格数，
λ
1, λ2为预设权重，且
λ
1+ λ
2=1/N
，
N
为栅格总数；
S6、
生成并执行移动指令，触发感知基站移动，在感知基站移动之后执行步骤
S1~S5
直到选址程序结束
。
[0007]所述步骤
S4
中，所述点云阈值为，其中，
P
为一个栅格的平均点云数
。
[0008]所述步骤
S4
中，所述信噪比阈值设定为
70
‑
90。
[0009]所述步骤
S4
中，所述点云整体质量参数
H
的计算方法如下：根据当前图像对应的目标区域的重要性
、
道路结构类型
、
交通目标出现频率
、
行人闯入的可能性，对各个栅格赋予相应的权重
w(v
i
)
，0＜
w(v
i
)
＜1，目标区域内所有的栅格权重之和为1，针对每个栅格的点云数
p(v
i
)
及其权重，计算其条件熵：
[0010]对目标区域内的点云整体质量参数，采用下述公式进行计算：
[0011]其中表示目标区域内的点云分布，
N
表示目标区域内所有栅格个数之和
。
[0012]所述步骤
S5
中，预设条件1中的遮挡率阈值为
10%
‑
25%。
[0013]所述步骤
S5
中，预设条件2中预设距离为
20
‑
50m。
[0014]所述步骤
S5
中，预设条件3中预设值取
0.1。
[0015]所述步骤
S5
中，预设条件4本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于环境的感知基站自动选址方法，所述感知基站包括移动车体
、
交换机
、
边缘处理器
、
摄像头
、
激光雷达
、
检测器姿态调整装置和选址客户端；其中，所述交换机和边缘处理器置于移动车体的空腔内，所述摄像头和激光雷达通过检测器姿态调整装置并列安装在移动车体上；所述边缘处理器分别与交换机
、
检测器姿态调整装置
、
摄像头和激光雷达电连接；所述检测器姿态调整装置能够对摄像头和激光雷达的水平高度
、
水平角度和俯仰角度进行精确调整；所述选址客户端与感知基站通信连接，其特征在于，所述自动选址方法包括如下步骤：
S1、
感知基站接收自动选址指令，开启选址程序；所述自动选址指令是选址客户端向感知基站发送的，或者是感知基站响应用户操作自己生成的；感知基站通过检测器姿态调整装置控制摄像头对当前场景进行
360
°
感知数据采集，获得当前场景的全景图像，并将全景图像发送至选址客户端；
S2、
选址客户端根据工作人员在全景图像的基础上划定的目标感知区域，获取目标感知区域的像素坐标数据，并将目标感知区域的像素坐标发送至感知基站；感知基站接收选址客户端发送的像素坐标数据，并获得像素坐标数据对应的目标图像；
S3、
感知基站通过检测器姿态调整装置转动摄像头并拍摄图像，当目标图像位于拍摄图像的中部时，获取摄像头拍摄的当前图像和激光雷达采集的当前点云；
S4、
对当前图像进行图像识别，获得环境特征；所述环境特征包括障碍物
、
车道类型
、
交通标线；对当前点云栅格化，获得当前图像对应栅格中各栅格的点云数
p(vi)
及信噪比；根据点云数和信噪比获得点云特征，所述点云特征包括点云数小于点云阈值的栅格数
n、
信噪比小于信噪比阈值的栅格数
m
以及当前图像对应区域内的点云整体质量参数
H
；
S5、
基于步骤
S4
获得的环境特征和点云特征，判断感知基站所处的当前位置是否同时满足以下预设条件，若环境特征和点云特征同时满足所有预设条件，选址程序结束；否则，执行步骤
S6
，调整感知基站位置；预设条件1：无障碍物或障碍物的遮挡率小于遮挡率阈值；预设条件2：车道类型若为弯道，弯道两端预设距离内的车道线均落入摄像头和激光雷达的检测区域；预设条件3：交通标线的清晰度大于预设值；预设条件4：点云整体质量参数
H
大于质量参数阈值；预设条件5：
n
×
λ
1+ m
×
λ2＜
0.5
；
n
为点云数小于点云阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：查艳芳，杜梓平，蔡炳育，杨帆，
申请(专利权)人：苏州工业园区服务外包职业学院苏州市服务外包人才培养实训中心，
类型：发明
国别省市：