[发明专利]利用激光雷达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法

说明书

本发明涉及一种利用激光雷达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法，联合标定行驶车辆的激光雷达和视觉传感器，通过分类标识静态目标和动态目标，并确保传感器信息时间同步；在车辆行进过程中，构建多维度动静态栅格地图。有益效果：与现有技术相比，本发明为多维度动静态栅格地图，地图在车辆行驶过程中生成。本发明构建的动静态栅格地图可以表示当前车辆周围的道路状态，例如可行驶区域、周围的障碍物、障碍物的运动状态等等，为车辆在当前局部区域安全行驶提供信息，为无人驾驶汽车提供安全可靠、可预测的局部道路区域信息。利用无人驾驶汽车上的视觉传感器又可以丰富栅格地图的信息。

技术领域

本发明属于无人驾驶汽车技术领域，尤其涉及一种利用激光雷达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法。

背景技术

目前对于环境的描述，大致可以分为栅格地图、几何信息地图和拓扑地图。栅格地图法将整个环境划分为若干相同大小的栅格，对于每个栅格指出其中是否存在障碍物。在无人驾驶汽车领域，利用激光雷达实时生成车辆当前行驶区域的栅格地图，标明可行驶区域，障碍物的方位、速度等，是实现无人驾驶汽车局部路径规划、避障、安全预测等的基本技术。

现有利用激光雷达生成栅格地图的方法，主要关注可行驶区域的构建，缺乏对于行驶区域中的机动车、非机动车、行人等交通行为主体的识别和行为特征的估计。这些交通行为主体的动态特性对于无人驾驶汽车的局部路径规划和避障等非常重要。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种利用激光雷达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法，通过分类标识静态目标和动态目标，为无人驾驶汽车提供安全可靠、可预测的局部道路区域信息。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种利用激光雷达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法，其特征是：联合标定行驶车辆的激光雷达和视觉传感器，通过分类标识静态目标和动态目标，并确保传感器信息时间同步；在车辆行进过程中，每一周期都执行以下步骤构建多维度动静态栅格地图，具体步骤如下：

步骤一、采集激光雷达点云数据，利用点云数据高程信息进行地面区域分割，对点云数据聚类得到静态目标，所述静态目标即静态障碍物无需区分其类型，只需要得到他们的位置和形状；建立初始栅格图；

步骤二、采集视觉传感器图像数据，使用图像检测算法得到动态目标，检测出图像中存在的行人、机动车和非机动车动态目标的位置及尺寸信息，并对每一个动态目标标记其类型；

步骤三、将激光雷达和视觉传感器得到的数据进行融合；将动态目标投影到激光雷达点云数据，去除动态目标点云重新聚类，重新聚类得到更新后的静态目标；

步骤四、在栅格图上标记目标类型以及动态目标的多位属性信息，生成多维度动静态栅格地图。

所述激光雷达和视觉传感器对得到的数据进行融合具体方法：

1)以激光雷达安装位置作为雷达坐标系原点O_L，车辆前进方向为Z_L轴，Y_L轴指向车体上方，X_L-Y_L-Z_L轴满足右手螺旋定则；以视觉传感器光心作为相机坐标系原点O_C，光轴方向为Z_C轴，垂直光轴向下的方向为Y_C轴，X_C-Y_C-Z_C轴满足右手螺旋定则；图像坐标系(v_x，v_y)，坐标原点为图像左上角；使用标定板对激光雷达和视觉传感器进行标定，可以得到利用激光雷达坐标系和视觉传感器相机坐标系之间的变换关系：

其中R为旋转矩阵，t为平移向量，根据视觉传感器成像原理，相机坐标系与图像坐标系之间的变换关系：