[发明专利]一种非结构路面下基于多线激光雷达的路径规划方法

说明书

本发明涉及无人车路径规划技术领域，具体涉及一种非结构路面下基于多线激光雷达的路径规划方法，包括以下步骤：S1对无人车采集激光雷达点云数据，并预处理；S2对预处理后的三维数据构建局部栅格地图；S3对无人车进行路径规划；本发明对激光点云进行预处理，可以更好的的进行后续处理。由于单帧激光雷达的数据量比较大，在使用激光雷达数据用于无人车自主路径规划之前，对其进行栅格化表可以使得处理的数据量变小，提高算法运行的效率和实时性，保证算法运行的实时性。路径规划基于局部栅格地图，可以在全局环境未知的情况下进行路径规划。

技术领域

本发明涉及无人车路径规划技术领域，具体涉及一种非结构路面下基于多线激光雷达的路径规划方法。

背景技术

无人车路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务。移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点；2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务；3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹。

但由于环境建模难度大、计算量大等问题，还未能在三维空间内得到令人满意的避障规划路径。

本方法针对非结构路面建模难度大，计算量较大，算法运行的实时性不能保证的问题，将三维点云降维形成二维的包含障碍物的栅格地图，基于栅格地图，完成无人车的避障和路径规划。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开了一种非结构路面下基于多线激光雷达的路径规划方法，本发明对多线激光雷达采集的点云数据进行预处理，获得符合要求的点云数据。基于多线激光雷达的点云数据，构建局部的栅格地图。基于局部的栅格地图，实现无人车的自主避障和路径规划。

本发明通过以下技术方案予以实现：

一种非结构路面下基于多线激光雷达的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1对无人车采集激光雷达点云数据，并预处理；

S2对预处理后的三维数据构建局部栅格地图；

S3对无人车进行路径规划。

优选的，所述S1中，激光雷达点云数据点云预处理包括第一级滤波器和第二级滤波器步骤。

优选的，所述第一级滤波器步骤为：

T1对原始点云进行遍历

T2设原始点云的三维坐标为(x,y,z),若：

x∈(X₁，X₂)∩y∈(Y₁，Y₂)∩z∈(Z₁，Z₂)

该点被保留，否则，该点被移除；

优选的，所述第二级滤波器步骤为：

T11计算每一个点到距离到最近的50个点的平均距离D_mean；

T12如果特定点到50个临近点的平均距离D_mean-x大于平均距离D_mean超过3个标准差，则该点被判定为噪声点并被移除。

优选的，所述S2中，栅格化的具体步骤如下：

T21计算单个栅格单元中点云高度的最小值Z_min；

T22设定高度差最小阈值为D_min，高度差最大阈值D_max，计算该栅格单元内其他三维数据点与Z_min的高度差；