[发明专利]一种基于三维激光雷达的路沿检测方法

说明书

本发明属于智能汽车技术中交通道路环境感知领域，涉及一种基于三维激光雷达的路沿检测方法，利用安装在车辆上的三维激光雷达获取周围道路环境的点云数据，采用随机采样一致性算法分割出地面；根据路沿多种几何特征设置较宽阈值进行判断，利用同一扫描层各扫描点之间邻域关系，提取路沿候选点；根据路沿数据点在密度和道路方向上连续的特征，应用基于密度的聚类算法对路沿候选点进行聚类并去除密度较大和孤立的噪声点；最终对符合条件的路沿候选点用加权最小二乘法拟合，提高拟合准确性。本发明根据路沿的多个特征提取路沿候选点，并综合考虑路沿在密度和道路方向上连续的特征进行去噪，使得最终的检测误差小，精度高。

技术领域

本发明属于智能汽车技术中交通道路环境感知领域，涉及一种基于三维激光雷达的路沿检测方法。

背景技术

随着我国经济持续快速发展和社会的不断进步，人们的生活水平显著提高，我国的汽车产业飞速发展，汽车已经成为人们日常生活必不可少的交通工具，不过汽车行业的快速发展也带来了交通安全等重要问题。为了解决这类问题，汽车智能辅助驾驶系统应运而生。汽车智能辅助驾驶系统是指车载计算机通过道路环境感知系统检测周围交通环境信息，经过处理，为驾驶员提出驾驶建议或辅助驾驶员进行驾驶操作，以减少交通事故的发生率。对于很多汽车智能辅助驾驶系统，其实现的关键是对道路前方路沿的检测与识别。该技术能大大减少交通事故的发生，减少人员财产损失。

目前检测方法可以分为两类：一是基于机器视觉的检测方法；二是基于激光雷达的检测方法。

基于机器视觉的检测算法一直以来都是研究人员的首选研究方向，是因为相机具有价格低易于产业化，体积小便于安装，处理速度快等优点。但是这种技术易受天气、光照、阴影等环境影响的干扰，使得检测精度低。激光雷达是智能车获取外部环境信息的重要传感器之一，它向目标发射激光，由雷达接收器接收从目标反射回来的信息，通过对比发射信号和反射信号之间的差异，并进行适当的信号处理，从而获取目标的相关数据，如目标的距离、三维坐标、反射强度、返回层等。激光雷达具有不受天气、光照等因素影响，对阴影噪声不敏感等优良特性。而且激光雷达具备扫描距离远、探测范围广、检测精度高等优点。因此采用激光雷达来感知道路环境具有较好的鲁棒性和快速性，在智能汽车无人驾驶上有较好的应用前景。

在现有的技术中也出现了采用激光雷达进行路沿检测的技术，例如中国专利CN104636763A使用四线激光雷达作为距离传感器，以同一扫描层路沿点的斜率相等的特征，对路沿点之间的斜率进行阈值判断，并应用基于欧氏距离改进的COBWEB算法对路沿数据集进行聚类分析，最后用最小二乘法拟合路沿。但是四线激光雷达扫描线较少，而且不能提供三维的扫描环境，使用三维激光雷达检测可以得到更加丰富的环境数据，利于在自动驾驶技术的应用。例如中国专利CN107272019A使用三维激光雷达对扫描线上的点进行梯度滤波获取路沿候选点，并对符合条件的路沿候选点进行二次曲线拟合，得到路沿检测结果。但该方法仅考虑梯度特征提取路沿候选点，其检测精度不高。

发明内容

基于现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于三维激光雷达的路沿检测方法，根据扫描点之间的邻域关系，构建多种路沿几何特征，进行阈值判断，保证每种特征不会漏检，综合考虑路沿在密度和道路方向上连续的特征进行去噪，具有检测精度较高，检测误差小的优点，并且能在不同光照条件下检测路沿，不受光照条件影响，稳定准确地检测出道路路沿。

本发明的一种基于三维激光雷达的路沿检测方法，采用包括如下方案，如图1所示，包括以下步骤：

S1、通过三维激光雷达对道路环境进行扫描，获取原始点云数据，并以三维激光雷达为原点建立出检测车辆的三维坐标系；

S2、对所述原始点云数据采用随机采样一致性算法进行地面分割，提取出路面的点云数据；

S3、将所述路面的点云数据根据路沿数据点特征，进行阈值判断，提取出路沿候选点；