[发明专利]一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法

说明书

本发明涉及一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法。首先对激光雷达和摄像头进行联合标定。随后采用视觉SSD检测算法对海上目标进行识别训练，使摄像机能够精确地框选出海上的障碍物。将激光检测得到的激光点云数据投影到二维的栅格地图中，并对栅格地图中的点云进行聚类处理得出海面上由激光检测得到的障碍物总个数n。对于距离小于80米的障碍物，以激光雷达检测到的障碍物信息为准；对于距离大于80米的障碍物，采用激光和视觉融合检测的信息作为检测的最终结果。本发明方法能够得到二百米范围内的障碍物大致尺寸信息以及和无人艇的距离，很好地弥补了单一传感器的缺陷，提高了目标检测的稳定性和精确度。

技术领域

本发明涉及一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法，属于无人艇应用技术领域。

背景技术

世界各国对水面无人艇的应用研究也越来越广泛，对水面无人艇智能化水平的要求也在不断提高，要求水面无人艇在运动过程中具有与周围环境交互的能力，即要求水面无人艇具有从周围环境中收集有用信息，构造符号化的环境模型，并利用模型来规划执行上层任务的能力，其中海上环境感知就是核心问题之一。

海上环境感知是指通过现有的一些传感器，如摄像头、激光雷达、海事雷达等，来获得无人艇周围几百米甚至几公里之内的水面情况，得出水面障碍物的种类、大小及速度等信息，从而为无人艇的避障、追踪、拦截等作业提供保障。可以说，环境感知模块就如同无人艇的眼睛，使无人艇得以正常航行。

现有的环境感知的传感器单独使用时，都存在着一些不足，难以满足无人艇航行的实际要求。对于单目视觉，它能通过摄像头很好的识别海上的各种障碍物，但是却无法准确地得出具体某一障碍物与无人艇之间的距离以及障碍物本身的大小；对于雷达，它能得出海上目标的距离以及速度信息，但得不到障碍物的具体大小，也无法从障碍物的形状上判别出类别；而对于激光雷达，虽然能得出周围障碍物的大致形状及大小，也能知道目标与船只的距离，可是由于激光传感器本身的探测距离限制，当检测距离大于一百五十米时，它的点云变得很稀疏，无法准确地得出我们想要的障碍物信息。因此我们需要对这些感知传感器进行取长补短，采用融合算法来得出更加可靠的障碍物信息。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明的目的是提出一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法。对于近距离(80米之内)，采用激光雷达检测得到的障碍物大小和距离信息作为主要检测结果，以视觉检测结果作为验证信息，得出海上障碍物的尺寸和距离值。对于远距离(80-200米)，采用激光点云平均化处理得出目标的大致距离值，结合视觉检测出的目标矩形框图信息，计算得出所框障碍物的尺寸大小。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法，操作步骤如下：

1)对置于无人艇上的激光雷达和摄像头进行联合标定；

2)通过SSD算法对海上障碍物进行视觉目标识别训练，生成一个海上障碍物识别的训练集；

3)开启激光雷达和摄像头，对无人艇周围环境进行360°扫描检测；激光雷达得到360°三维激光点云数据信息，将激光点云投影到二维栅格地图中，对栅格里面的点云进行圆形障碍物聚类；摄像头得到360°障碍物视觉信息，并对障碍物进行识别和框选；

4)根据激光雷达检测得到的障碍物距离值，将激光聚类得到的障碍物分成两类；对于距离值小于80米的障碍物，以激光雷达检测的障碍物信息为准，摄像头检测的障碍物信息进行校验；对于距离值大于80米的障碍物，以激光雷达检测的激光点云的距离平均值，得出障碍物大致的距离信息，并且结合摄像头所框选出的矩形框图得出障碍物的大致尺寸信息。