[发明专利]一种基于三维激光雷达的道路可通行区域检测方法

说明书

本发明提供一种基于三维激光雷达的道路可通行区域检测方法，利用三维激光雷达获取车辆周围环境信息，采集点云数据；结合车辆的里程计信息消除点云的运动畸变；根据消除运动畸变后的点云数据，提取激光点云兴趣点；这里提取激光点云兴趣点主要是剔除激光雷达上方一定高度以外的数据点；利用提取出的激光点云兴趣点的高度信息，并结合RANSAC算法，进行地面分割，区分出地面点云与障碍物点云；对区分出的障碍物点云进行栅格化，提取出每个栅格中距离车辆最近的数据点，这些数据点结合起来即是可通行区域的边界点。本发明通过消除点云在运动时产生的运动畸变问题，使得点云表达的周边环境信息更加精确。

技术领域

本发明属于无人驾驶环境感知技术，具体涉及一种基于三维激光雷达的道路可通行区域检测方法。

背景技术

无人驾驶技术主要包括环境感知、路径规划及路径跟踪等内容，其中环境感知是利用车载传感器如毫米波雷达、摄像头和激光雷达等感知车辆周边信息，从而为路径规划、路径跟踪做准备。在传感器中，毫米波雷达无法识别出物体细节，摄像头在暗光或逆光条件下识别效果会受到明显影响，而激光雷达可测得物体的细节并且不受环境光照影响，因而激光雷达在环境感知中受到广泛的应用，与其他传感器起到相辅相成的效果。

目前基于激光雷达的可通行区域检测方法通常分为两类，基于栅格的方法和基于原始点云的方法。基于栅格的方法主要是将点云栅格化，利用该栅格中点云的Z坐标的大小进行地面分割，Himmelsbach利用栅格内点云Z坐标的高度差来提取可通行区域，缺点是丢失了Z的绝对数值，有可能会提取到高空点云；肖强在栅格中提取最低点点云作为地面参考点，进行直线拟合算出参考地面高度，选出地面栅格，再利用区域增长得到可通行区域。

基于原始点云的方法中，专利号为CN201810169285.X的发明专利“一种基于三维激光雷达的结构化道路可行域提取方法”，以及专利号为CN201810027774.1的发明专利“一种基于三维激光雷达的道路实时分割方法”，均是将多线激光雷达提取出单线点云，以单线点云为研究对象，前者用K-means聚类优化提取障碍物，并结合DBSCAN聚类算法提取路沿得到可行域，后者运用改进模糊线段发会线段图，识别路面及障碍物得到可通行区域，这种适应于结构化的道路，在野外等其他路况下不具有普遍性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于三维激光雷达的道路可通行区域检测方法，使得点云表达的周边环境信息更加精确。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于三维激光雷达的道路可通行区域检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、利用三维激光雷达获取车辆周围环境信息，并将采集到的点云数据从激光雷达坐标系转换到车辆坐标系下；

S2、在点云采集的过程中，车辆处于运动状态，得到的单帧点云数据存在运动畸变问题，结合车辆的里程计信息消除点云的运动畸变；

S3、根据消除运动畸变后的点云数据，提取激光点云兴趣点；这里提取激光点云兴趣点主要是剔除激光雷达上方一定高度以外的数据点；

S4、利用提取出的激光点云兴趣点的高度信息，并结合RANSAC算法，进行地面分割，区分出地面点云与障碍物点云；

S5、对区分出的障碍物点云进行栅格化，提取出每个栅格中距离车辆最近的数据点，这些数据点结合起来即是可通行区域的边界点。

按上述方法，所述的S2具体包括：