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激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法

發(fā)布時(shí)間:2017-12-05 來(lái)源:周彥武 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】因此自2008年后,學(xué)術(shù)界已經(jīng)很少研究基于視覺(jué)系統(tǒng)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè),轉(zhuǎn)而利用激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn),激光雷達(dá)可以解決基于視覺(jué)系統(tǒng)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)有諸多缺陷,包括車(chē)道線(xiàn)被水覆蓋,激光雷達(dá)最大可穿越70米的水深。
 
基于視覺(jué)系統(tǒng)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)有諸多缺陷。
 
首先,視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)背景光線(xiàn)很敏感,諸如陽(yáng)光強(qiáng)烈的林蔭道,車(chē)道線(xiàn)被光線(xiàn)分割成碎片,致使無(wú)法提取出車(chē)道線(xiàn)。
 
其次,視覺(jué)系統(tǒng)需要車(chē)道線(xiàn)的標(biāo)識(shí)完整,有些年久失修的道路,車(chē)道線(xiàn)標(biāo)記不明顯,不完整,有些剛開(kāi)通幾年的道路也是如此。
 
第三,視覺(jué)系統(tǒng)需要車(chē)道線(xiàn)的格式統(tǒng)一,這對(duì)按照模型庫(kù)識(shí)別車(chē)道線(xiàn)的系統(tǒng)尤其重要,有些車(chē)道線(xiàn)格式很奇特,比如藍(lán)顏色的車(chē)道線(xiàn),很窄的車(chē)道線(xiàn),模型庫(kù)必須走遍全國(guó)將這些奇特的車(chē)道線(xiàn)一一收錄,才能保證順利檢測(cè)。
 
再次,視覺(jué)系統(tǒng)無(wú)法對(duì)應(yīng)低照度環(huán)境,尤其是沒(méi)有路燈的黑夜。一般LKW要求時(shí)速在72公里以上才啟動(dòng),原因之一是速度比較高時(shí)人不會(huì)輕易換道,另一個(gè)原因就是比較低的車(chē)速意味著視覺(jué)系統(tǒng)的取樣點(diǎn)不足,擬合的車(chē)道線(xiàn)準(zhǔn)確度較低。而激光雷達(dá)的有效距離一般是視覺(jué)系統(tǒng)的4-5倍,有效的采樣點(diǎn)比較多,車(chē)速較低時(shí)檢測(cè)準(zhǔn)確度遠(yuǎn)高于視覺(jué)系統(tǒng)。
 
最后,如果車(chē)道線(xiàn)表面被水覆蓋,視覺(jué)系統(tǒng)會(huì)完全無(wú)效。視覺(jué)系統(tǒng)最大的優(yōu)點(diǎn)就是成本低。因此自2008年后,學(xué)術(shù)界已經(jīng)很少研究基于視覺(jué)系統(tǒng)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè),轉(zhuǎn)而利用激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn),激光雷達(dá)可以解決上述所有問(wèn)題,包括車(chē)道線(xiàn)被水覆蓋,激光雷達(dá)最大可穿越70米的水深。
 
激光雷達(dá)唯一的缺點(diǎn)就是成本太高。
 
基于雷達(dá)掃描點(diǎn)密度的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)
 
早期激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)是基于雷達(dá)掃描點(diǎn)密度的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)方法,該方法通過(guò)獲取雷達(dá)掃描點(diǎn)的坐標(biāo)并轉(zhuǎn)換成柵格圖,用原始數(shù)據(jù)映射柵格圖,可以是直接坐標(biāo)柵格圖也可以是極坐標(biāo)柵格圖。
 
按照后期處理需要進(jìn)行選擇,極坐標(biāo)柵格圖被直接用于車(chē)道線(xiàn)識(shí)別,即有多個(gè)點(diǎn)映射的柵格就被認(rèn)為是車(chē)道線(xiàn)點(diǎn),該識(shí)別方法對(duì)特征提取的要求很高,且受距離影響嚴(yán)重,因?yàn)闃O坐標(biāo)柵格距離越近柵格精度越高,車(chē)道線(xiàn)識(shí)別的精度越高,距離越遠(yuǎn)柵格精度越低導(dǎo)致識(shí)別車(chē)道線(xiàn)的精度就越低然后利用柵格圖中點(diǎn)的密度提取車(chē)道線(xiàn)。
 
對(duì)于點(diǎn)密度的求取可以采用直方圖統(tǒng)計(jì)的方式,通過(guò)直方圖統(tǒng)計(jì)點(diǎn)密度快捷直觀,容易理解。由于基于掃描點(diǎn)密度的檢測(cè)方法沒(méi)有很復(fù)雜的中間過(guò)程,所以實(shí)時(shí)性高,在快速檢測(cè)中受到大家的青睞。
 
但是該方法只獲取了掃描點(diǎn)的位置信息,對(duì)于雷達(dá)反饋的其他信息都沒(méi)有進(jìn)一步分析,容易把一些與車(chē)道線(xiàn)掃描點(diǎn)密度類(lèi)似的道路信息混進(jìn)車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)結(jié)果中;或者在車(chē)道線(xiàn)與其他障礙物靠近或重合時(shí),無(wú)法區(qū)分出障礙物和車(chē)道線(xiàn),他們只能被當(dāng)作一個(gè)整體保留或剔除。
 
所以此方法的抗干擾能力差,容易出現(xiàn)誤檢。這種方法目前已經(jīng)不常使用。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的四種方法
 
目前激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)主要有四種方法:
 
  1. 基于激光雷達(dá)回波寬度;
  2. 基于激光雷達(dá)反射強(qiáng)度信息形成的灰度圖,或者根據(jù)強(qiáng)度信息與高程信息配合,過(guò)濾出無(wú)效信息;
  3. 激光雷達(dá)SLAM與高精度地圖配合,不僅檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)還進(jìn)行自車(chē)定位;
  4. 利用激光雷達(dá)能夠獲取路沿高度信息或物理反射信息不同的特性,先檢測(cè)出路沿,因?yàn)榈缆穼挾仁且阎鶕?jù)距離再推算出車(chē)道線(xiàn)位置。對(duì)于某些路沿與路面高度相差低于3厘米的道路,這種方法無(wú)法使用。
     
后三種方法需要多線(xiàn)激光雷達(dá),最少也是16線(xiàn)激光雷達(dá)。前者可以使用4線(xiàn)或單線(xiàn)激光雷達(dá),考慮到奧迪A8已經(jīng)開(kāi)始使用4線(xiàn)激光雷達(dá),4線(xiàn)激光雷達(dá)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用階段。
 
當(dāng)然,這四種方法也可以混合使用。
 
車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)兩步走
 
車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)基本分兩部走:提取幾何或物理特征,利用離散數(shù)據(jù)擬合成車(chē)道線(xiàn)。無(wú)論是視覺(jué)還是激光雷達(dá),通常都是用最小二乘法擬合車(chē)道線(xiàn)。
 
離散數(shù)據(jù)擬合車(chē)道線(xiàn)
 
Ibeo是最適合第一種方法的激光雷達(dá)。Ibeo的激光雷達(dá)特有三次回波技術(shù)。每點(diǎn)激光返回三個(gè)回波,返回信息能夠更加可靠地還原被測(cè)物體,同時(shí)能夠精確分析相關(guān)物體數(shù)據(jù),并能識(shí)別雨、霧、雪等不相關(guān)物體的數(shù)據(jù)。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
 
如圖所示,其中W表示回波脈沖寬度,d表示掃描目標(biāo)的距離。反射率作為物體的固有屬性,受物體材質(zhì)、顏色等的影響,能夠很好地反映物體特征,不同顏色。
 
密度的物體的反射率都有一定的差異,物體反射率決定Ibeo回波脈沖寬度特性,路面和車(chē)道線(xiàn)有著明顯的差異,所以可以利用回波脈沖寬度的差異對(duì)目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
上圖為典型的車(chē)道線(xiàn)標(biāo)識(shí)
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
回波寬度
 
很明顯,路面的回波寬度在2米左右,車(chē)道線(xiàn)的回波寬度在4米左右。
 
根據(jù)Ibeo的特性知道其垂直方向上的掃描角度為3.2度,共分四層掃描,即每層0.8度,在Ibeo水平安裝的情況下,并考慮到實(shí)際情況一一Ibeo的高度受車(chē)體的限制,其下面兩層(一、二層)主要返回道路表面的信息,而上面兩層(三、四層)主要返回有一定高度的道路信息。
 
根據(jù)激光雷達(dá)的特性知道激光束掃描到物體會(huì)立即產(chǎn)生回波,一二兩層的掃描距離遠(yuǎn)小于三四兩層。
 
通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可知一二兩層返回的信息主要包括路面、車(chē)道線(xiàn)、少量障礙物和邊界數(shù)據(jù);三四兩層主要返回道路邊界、障礙物和少量路表信息,所以在特征種子點(diǎn)提取階段需要重點(diǎn)分析一二兩層的雷達(dá)數(shù)據(jù),這部分?jǐn)?shù)據(jù)中對(duì)于車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)最大的干擾在于路面,提取車(chē)道線(xiàn)種子點(diǎn)特征的重點(diǎn)就是分離車(chē)道線(xiàn)特征與路面特征。
 
最小二乘法擬合車(chē)道線(xiàn)
 
通過(guò)最小類(lèi)內(nèi)方差算法找到路面與車(chē)道線(xiàn)的分割閾值,利用誤差分析原理剔除車(chē)道線(xiàn)集合范圍內(nèi)的粗大誤差,即剔除干擾信息,提取出車(chē)道線(xiàn)特征種子點(diǎn)。然后再擬合成車(chē)道線(xiàn)。
 
最小類(lèi)內(nèi)方差是一種自適應(yīng)閾值的求取方法,也是一種模糊聚類(lèi)方法。其基本思想是使用一個(gè)閾值將整體數(shù)據(jù)分成兩個(gè)類(lèi),因?yàn)榉讲钍菙?shù)值分布是否均勻的度量,兩個(gè)類(lèi)的內(nèi)部的方差和越小則每一類(lèi)內(nèi)部的差別就越小,那么兩個(gè)類(lèi)之間的差別就越大。
 
如果存在一個(gè)閾值使得類(lèi)內(nèi)方差和最小則說(shuō)明這個(gè)閾值就是劃分兩類(lèi)的最佳閡值,使用最佳閾值劃分意味著劃分兩類(lèi)出現(xiàn)偏差的概率最小。
 
通過(guò)回波脈沖寬度利用最小類(lèi)內(nèi)方差算法建模分割車(chē)道線(xiàn)特征與路面特征,剔除車(chē)道線(xiàn)特征提取的最大干擾。對(duì)回波脈沖寬度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并劃分脈沖寬度級(jí)別,因?yàn)橹苯邮褂妹}沖寬度值其分布不利于統(tǒng)計(jì),采用對(duì)脈沖寬度平均區(qū)域劃分即脈沖寬度級(jí),統(tǒng)計(jì)各級(jí)內(nèi)的點(diǎn)數(shù),從而得到回波脈沖寬度分布直方圖。再利用諸如模糊聚類(lèi)分析方法剔除干擾值。
 
最小二乘法近似求解不斷優(yōu)化靠近真實(shí)值的數(shù)學(xué)方法,它可以利用己知數(shù)據(jù)簡(jiǎn)便地求得未知數(shù)據(jù),并不斷優(yōu)化保證求得的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)問(wèn)的誤差的平方和最小。
 
利用最小二乘法擬合曲線(xiàn),就是不斷優(yōu)化求取某條曲線(xiàn)使其最能體現(xiàn)已有數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化趨勢(shì),具體過(guò)程是利用已知的數(shù)據(jù)點(diǎn)優(yōu)化求取最優(yōu)的未知數(shù)據(jù)合成一條最佳的曲線(xiàn),并保證已有數(shù)據(jù)點(diǎn)到曲線(xiàn)的距離的平方和最小。
 
也就是說(shuō),曲線(xiàn)擬合不要求近似曲線(xiàn)過(guò)所有數(shù)據(jù)點(diǎn),只需要己知的數(shù)據(jù)點(diǎn)都距離在這條曲線(xiàn)的不遠(yuǎn)處,即這條曲線(xiàn)能反映數(shù)據(jù)點(diǎn)的整體分布,又不至于出現(xiàn)較大的局部波動(dòng),已知數(shù)據(jù)與曲線(xiàn)的偏差的平方和達(dá)到最小就能有效控制波動(dòng)。
 
簡(jiǎn)而言之,最小二乘法擬合就是利用最小化誤差的平方和求取數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。
 
基于激光雷達(dá)反射強(qiáng)度信息
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
 
根據(jù)反射強(qiáng)度值做的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè),在車(chē)載激光雷達(dá)獲取的道路周?chē)h(huán)境點(diǎn)云數(shù)中,可以輕松區(qū)分出道路與車(chē)道線(xiàn)。
 
具體到車(chē)載激光雷達(dá)獲取的道路周?chē)h(huán)境三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中,可以看作一個(gè)局部均值變點(diǎn)模型,每一激光層采集的可行駛區(qū)域內(nèi)回波強(qiáng)度值就是一組輸出序列,其回波強(qiáng)度值變化的點(diǎn)就是所要求的車(chē)道標(biāo)線(xiàn)點(diǎn)集。
 
現(xiàn)在只須在每一激光層采集的可行駛區(qū)域內(nèi)回波強(qiáng)度值輸出序列中檢測(cè)是否有變化點(diǎn),若存在則標(biāo)記并提取這些變點(diǎn)。基于車(chē)載雷達(dá)獲取的智能車(chē)感興趣區(qū)域內(nèi)海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的T坐標(biāo)值有一定高程特點(diǎn)進(jìn)行濾波,確定可行駛區(qū)域進(jìn)而剔除與車(chē)道標(biāo)線(xiàn)回波強(qiáng)度值相近的障礙物。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
上圖為簡(jiǎn)單濾波后粗提取的車(chē)道線(xiàn)回波強(qiáng)度值投影圖(全局圖)
 
由于車(chē)載激光雷達(dá)獲取的道路周?chē)h(huán)境點(diǎn)云數(shù)據(jù)是分層存儲(chǔ)的,不同激光層獲取的道路周?chē)h(huán)境點(diǎn)云數(shù)據(jù)相鄰兩點(diǎn)間距與到雷達(dá)坐標(biāo)系原點(diǎn)的距離有關(guān)。
 
距離越遠(yuǎn)間距越大,考慮到安裝在正常行駛上的激光雷達(dá)獲取的車(chē)道標(biāo)線(xiàn)曲率變較小,所以利用文獻(xiàn)提出的基于車(chē)道標(biāo)線(xiàn)方向的EM最大期望聚類(lèi)算法對(duì)粗提取車(chē)道標(biāo)線(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)。
 
通過(guò)在聚類(lèi)過(guò)程中估計(jì)車(chē)道標(biāo)線(xiàn)方向來(lái)對(duì)粗提取的車(chē)道標(biāo)線(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)去噪。然后再利用最小二乘法進(jìn)行車(chē)道線(xiàn)擬合。
 
再來(lái)看先檢測(cè)路沿,再根據(jù)路寬推測(cè)車(chē)道線(xiàn)的方法。
 
激光雷達(dá)通過(guò)以太網(wǎng)與計(jì)算機(jī)連接,點(diǎn)云數(shù)據(jù)以 UDP 的方式進(jìn)行發(fā)送。激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)通過(guò)兩個(gè)端口發(fā)送出來(lái),端口 2368 負(fù)責(zé)發(fā)送點(diǎn)云數(shù)據(jù),端口 8308 發(fā)送 GPS 數(shù)據(jù)還有位置數(shù)據(jù)。根據(jù)廠商提供的數(shù)據(jù)包格式說(shuō)明,每個(gè)數(shù)據(jù)包包含有效數(shù)據(jù)的載荷以及狀態(tài)數(shù)據(jù)。
 
一個(gè)數(shù)據(jù)包集合 12 次發(fā)射接收到的所有數(shù)據(jù),接收到的距離以及強(qiáng)度信息是按照錯(cuò)開(kāi)的順序進(jìn)行接收的( 0, 16, 1, 17, 2, 18...15,31)。
 
根據(jù)數(shù)據(jù)包的格式,進(jìn)行相應(yīng)的接收和存儲(chǔ)。點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含到一束激光點(diǎn)達(dá)到反射點(diǎn)反饋到的距離信息、強(qiáng)度信息以及偏轉(zhuǎn)角度,由此可以得到反射點(diǎn)到激光雷達(dá)中心的距離、垂直平面上的角度以及水平面上的角度。
 
若使用車(chē)輪與地面接觸的四個(gè)點(diǎn)所在的平面作為空間直角坐標(biāo)系的 xOy 平面,通過(guò)激光雷達(dá)中心所在位置并且垂直于 xOy 平面的一條直線(xiàn)作為 z 軸,由此便構(gòu)成了如圖的空間坐標(biāo)系。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
 
利用點(diǎn)云數(shù)據(jù), distance 表示激光點(diǎn)到激光雷達(dá)中心的直線(xiàn)距離,α是垂直方向上的夾角, β是水平方向上的夾角。
 
由于雷達(dá)內(nèi)部發(fā)射器之間存在偏差(如圖 3-(b)),需要進(jìn)行內(nèi)部校 正 , calibration_x 、 calibration_y 以 及calibration_z 分別為在 xyz 方向上所對(duì)應(yīng)的內(nèi)部校正參數(shù),通過(guò)公式求得每個(gè)點(diǎn)在空間中的坐標(biāo)( x, y, z)。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
 
依次遍歷每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),就可以完成對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的解析,利用接收到的數(shù)據(jù)重構(gòu)出 3D點(diǎn)云。多線(xiàn)激光雷達(dá)采集到的 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠提供了大量的信息,但是處理這些數(shù)據(jù)也帶來(lái)了巨大的運(yùn)算量,這是造成許多基于多線(xiàn)激光雷達(dá)的算法實(shí)時(shí)性比較差的重要原因。
 
劃分網(wǎng)格提升激光雷達(dá)實(shí)用性與可用性
 
因此,減少運(yùn)算量是提升多線(xiàn)激光雷達(dá)的實(shí)時(shí)性與可用性的關(guān)鍵。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,通過(guò)劃分網(wǎng)格的方法,減少運(yùn)算量。
 
一種網(wǎng)格是方框型,一種是扇形。
 
方形網(wǎng)格是以激光雷達(dá)的位置(或者說(shuō)車(chē)體位置為)地圖中心,將激光雷達(dá)周?chē)沫h(huán)境劃分為大小相等的網(wǎng)格。進(jìn)行方形網(wǎng)格劃分之后,將解析雷達(dá)數(shù)據(jù)得到的 3D點(diǎn)云投影到網(wǎng)格當(dāng)中。扇形網(wǎng)格是以激光雷達(dá)的位置為圓心,用不同的半徑的同心圓將激光雷達(dá)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行劃分。
 
一個(gè)網(wǎng)格是由同心圓以及從圓心出發(fā)的射線(xiàn)組成如圖中的紅色部分。因?yàn)榧す饫走_(dá)可以測(cè)量的最大范圍可以到達(dá) 80 米到 100 米,所以設(shè)置最大的一個(gè)同心圓的半徑為 80 米,最小的同心圓的半徑為 0.5米, 相鄰?fù)膱A半徑差作為一個(gè)參數(shù),將 3D點(diǎn)云中的每個(gè)點(diǎn)投影到網(wǎng)格當(dāng)中。
 
基于方形網(wǎng)格的劃分,將全圖分割為大小相同的網(wǎng)格,對(duì)于遠(yuǎn)近的障礙物處理比較公平;缺點(diǎn)是運(yùn)算量大?;谏刃尉W(wǎng)格進(jìn)行劃分,呈現(xiàn)近處網(wǎng)格小而密集,從圓心開(kāi)始越往外,網(wǎng)格越大。
 
扇形網(wǎng)格的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)于近處的障礙物有良好的精度,能夠分辨較小的障礙物,在減少運(yùn)算量的同時(shí)對(duì)障礙物的處理有所側(cè)重,缺點(diǎn)在于可能無(wú)法識(shí)別遠(yuǎn)處的較小的障礙物。
 
利用激光雷達(dá)獲取路沿高度信息或物理反射信息
 
常見(jiàn)的路沿有人行道的路沿石、綠化帶、隔離柵欄、雪糕桶等,除此之外,道路環(huán)境中,常見(jiàn)的障礙物還有路燈、行道樹(shù)、消防栓、垃圾桶等。因此,路沿識(shí)別,需要找到人行道、綠化帶、隔離柵欄、雪糕桶這類(lèi)物體。
 
道路環(huán)境中的物體的高度大致可以分為三個(gè)層次,路燈、行道樹(shù)等物體高度分類(lèi)為高,綠化帶、隔離柵欄、雪糕桶、消防栓等物體高度分類(lèi)為中,人行道旁邊的路沿石的高度則劃分為低。
 
因此將高度作為篩選路沿的第一個(gè)特征但是,如果直接使用每個(gè)點(diǎn)的高度信息,接下來(lái)做聚類(lèi)處理時(shí)會(huì)產(chǎn)生巨大的運(yùn)算量,因此在上一步進(jìn)行網(wǎng)格劃分之后,就可以將點(diǎn)的聚類(lèi)轉(zhuǎn)為對(duì)網(wǎng)格的聚類(lèi)。
 
由于網(wǎng)格的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于點(diǎn)的數(shù)量,因而可以大大減少聚類(lèi)所需要的運(yùn)算量。因此要將點(diǎn)的高度信息映射為網(wǎng)格的高度信息。
 
完成高程信息統(tǒng)計(jì)以后, 會(huì)出現(xiàn)一個(gè)明顯的問(wèn)題:行道樹(shù)會(huì)有一些樹(shù)枝延伸到道路上,此時(shí),高程信息會(huì)顯示路上有障礙物,實(shí)質(zhì)上由于樹(shù)枝是懸空的,并不會(huì)阻礙汽車(chē)的正常的行駛,因此,需要對(duì)這一類(lèi)誤判的障礙物進(jìn)行中空識(shí)別,并將這一部分重新劃分為可行駛區(qū)域。
 
算法的思路是,遍歷每個(gè)標(biāo)定為障礙物的網(wǎng)格,檢測(cè)網(wǎng)格內(nèi)的點(diǎn)的高度分布, 如果在地面以上 10cm(障礙物高度) 至地面以上 2.4 米(激光雷達(dá)的頂端距離地面的高度)之內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),如果數(shù)量少于 10%,則認(rèn)為該網(wǎng)格是中空的障礙物網(wǎng)格,車(chē)輛能夠正常通過(guò),因此重新將該網(wǎng)格歸為可通行區(qū)域。
 
在高度信息統(tǒng)計(jì),給每一個(gè)網(wǎng)格維護(hù)一個(gè)標(biāo)志位,該標(biāo)志位用來(lái)指示網(wǎng)格是否符合常見(jiàn)路沿的高度限制要求。
 
如果滿(mǎn)足,則該標(biāo)志位為真,否則為假。完成了所有的障礙物高度信息統(tǒng)計(jì)以后,也就是對(duì)所有的網(wǎng)格都進(jìn)行了標(biāo)記,此時(shí)考慮路沿的第二個(gè)特征:在一段距離內(nèi)維持相似高度。
 
只滿(mǎn)足路沿的第一特征的物體可能會(huì)是消防栓、路過(guò)的小孩和垃圾箱等物品,因此需要路沿的第二個(gè)特征進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分,將鄰近網(wǎng)格聚類(lèi)成群落,當(dāng)群落中的網(wǎng)格的數(shù)量大于路沿的連續(xù)閾值時(shí),才能認(rèn)為是路沿。
 
聚類(lèi)流程如圖所示,遞歸地搜索所有網(wǎng)格, 直到周?chē)鷽](méi)有新的可聚類(lèi)網(wǎng)格就終止。 如果一個(gè)標(biāo)志位為真的網(wǎng)格的鄰近網(wǎng)格的標(biāo)志位同樣為真,就將它放入集群當(dāng)中。進(jìn)行群落檢查的時(shí)候,如果群落中的網(wǎng)格數(shù)大于設(shè)定的閾值,則可認(rèn)為是路沿。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
 
我國(guó)高速公路設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)為, 車(chē)道寬度 3.75米,應(yīng)急車(chē)道為 2.5 米。如圖所示, L1 為激光雷達(dá)檢測(cè)的車(chē)體到左側(cè)路沿的距離, L2 為激光雷達(dá)檢測(cè)的車(chē)體到右側(cè)激光雷達(dá)的距離,
 
設(shè)道面總寬度 L, 則 L 可由公式得到:L = L1 + L2 ??紤]到并非所有的所有道路均設(shè)置緊急車(chē)道,使用求模運(yùn)算進(jìn)行估計(jì),設(shè)余數(shù)為 M,則余數(shù)M 可由公式得到:M = L % 3.75。
 
激光雷達(dá)檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)的4種方法
 
如果 M 約等于 2.5,則認(rèn)為存在應(yīng)急車(chē)道,否則認(rèn)為不存在。若存在時(shí),路面寬度由公式L = L − 2.5,設(shè)車(chē)道數(shù)為 N,使用路面寬度除以 3.75,并向下取整,因?yàn)樵诘缆吩O(shè)計(jì)中,路面與路沿之間存在一小段距離,則車(chē)道數(shù)可有公式N = ⌊L⁄3.75⌋計(jì)算出,根據(jù)車(chē)道數(shù)即可劃分出車(chē)道線(xiàn),車(chē)道線(xiàn)的寬度一般為15-20厘米。
 
由于車(chē)道與路沿的距離長(zhǎng)短不一,因此這種方法在非標(biāo)準(zhǔn)道路上準(zhǔn)確度不高,倒是路沿的檢測(cè)準(zhǔn)確度比較高。
 
小結(jié)
 
未來(lái)固態(tài)激光雷達(dá)也很適合檢測(cè)車(chē)道線(xiàn),固態(tài)激光雷達(dá)的FOV比較窄反而是個(gè)優(yōu)勢(shì),等于過(guò)濾掉了很多無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。
 
不過(guò)單光子激光雷達(dá)通常采用計(jì)數(shù)器的方式讀出數(shù)據(jù),不能檢測(cè)回波強(qiáng)度或回波寬度,不能檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)。線(xiàn)性APD固態(tài)激光雷達(dá)就很合適。
 
(本文轉(zhuǎn)載自雷鋒網(wǎng),作者系佐思產(chǎn)研研究總監(jiān)周彥武)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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