[发明专利]基于多激光扫描仪的数据融合方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及激光扫描技术领域，具体涉及基于多激光扫描仪的数据融合方法及系统。

背景技术

激光扫描测距经常用于交通数据采集系统中。激光测距的原理为：激光头发射激光束，当激光束遇到障碍物时，被障碍物反射；激光头接收到被反射的激光光束，通过计算从发射到接收的时间差，并乘以光速，再除以2，即为激光头到障碍物的距离。激光扫描测距的原理为：激光扫描仪中有一面高速旋转的镜片，激光头先将激光束打到镜片上，再折射出去；通过镜片的旋转，可以调整激光束的角度；通过激光束的角度，可以将距离值换算成坐标点。通过调整镜片的旋转速度及范围，可以控制激光扫描的范围、采样密度及帧率。

线扫描激光扫描仪也就是镜片围绕一个轴旋转，旋转方向固定，为顺时针旋转，或逆时针旋转。测量到的距离值可转换为2维坐标点，简称激光点。激光扫描可以得到一系列激光点，通常为1帧。激光扫描仪的参数可如下：扫描范围：180度，采样密度：0.5度/点，37Hz(每秒37帧)，最大测距范围60m。

当激光扫描仪应用于交通数据采集系统中时，可以将几台激光扫描仪设置于路边，水平扫描，通常将激光扫描仪设置在离路面约40cm高度的水平面上就可覆盖对象测量区域。如图1所示，将两台激光扫描仪1、2分别放在一个交叉口的上方，在每个时刻，激光扫描仪1、2将扫描到的移动目标：汽车、自行车、人的激光点发送到服务器，如图1中，黑色实心点为激光扫描仪1测量到的激光点，黑色点心点为激光扫描仪2测量到的激光点。可以看出，在某个时刻由于遮挡等原因，行人只能被激光扫描仪2扫描到，而自行车只能被激光扫描仪1扫描到。

一台激光扫描仪只能观测到移动目标的一个或部分侧面，通过多个激光扫描仪的扫描数据的融合，可以测量到移动目标的四周，从而可以有效地提高目标物识别及运动状态分析的精度。不同激光扫描仪测量的数据被发送到服务器，服务器将不同激光扫描仪在同一时刻测量到的数据抽取出来，并统合到全局坐标系中进行数据融合，这样的融合数据可以测量到移动目标的平面轮廓；同时，扫描帧率约30Hz，可以捕捉快速的运动目标。

图2给出了现有的基于多激光扫描仪的数据融合处理的流程，如图2所示，其具体步骤如下：

步骤201：对每帧扫描数据进行背景差分。

步骤202：对每帧扫描数据中经背景差分得到的激光点进行聚类。

步骤203：对每个聚类分别进行KL变换，确定该聚类中的激光点阵的分布是点(0轴)、线(1轴)还是面(2轴)。

图3给出了0轴、1轴、2轴的激光点阵分布示意图。

步骤204：根据每个聚类的激光点阵分布，将每个聚类分别用长方形轮廓进行匹配。

图3为现有的三种激光点阵分布示意图，如图3所示，激光点阵分布为0轴、1轴、2轴的聚类都可用一个长方形轮廓匹配。

步骤205：根据近邻法，将距离在预设值内的长方形轮廓聚为一类，作为一个移动目标。

但是，在实际中，随着测量环境的复杂化、测量对象的多样化，数据的融合处理难度随之增加。比如，由于遮挡、表面材质的反射特性、时钟同步误差等原因，同一物体的测量数据会被分成了几块、互不重叠，这样，就会将同一移动目标判断成多个移动目标，图4为现有的基于多激光扫描仪的数据融合处理的示例图，如图4所示，激光扫描仪1、2、3扫描到的某个移动目标的聚类分别如图4中的左图所示，理想的组合结果是将图中的所有聚类组合为一个移动目标，但是，根据近邻法，通常会得到如图4中的右图中的组合结果，即一个移动目标被判断成3个移动目标。另外，当不同移动目标相距很近而使得测量数据重叠时，则会将它们当作同一移动目标。可见，这两种情况都会造成移动目标的错误组合。

发明内容

本发明提供一种基于多激光扫描仪的数据融合方法及系统，以提高数据融合的精确度。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于多激光扫描仪的数据融合方法，预先定义移动目标的平面轮廓模型，该方法包括：

对于每帧扫描数据，对该帧数据中的激光点进行聚类；

在不同激光扫描仪所获得的所有聚类中，对于相互距离在预设值内的每组聚类，若该组聚类中的所有方向向量与移动目标的平面轮廓模型匹配，则将该组聚类组合为一个移动目标。

所述移动目标的平面轮廓模型为一个有向多边形，多边形的各条边为有向边，各条边的方向向量构成一个逆时针或顺时针旋转的闭合环，且，若从聚类中抽出的轴与有向多边形的一条有向边匹配，则将该轴作为该有向边的支撑向量。