[发明专利]基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法及系统，建立激光雷达坐标系，将极坐标下的角度和距离转化为笛卡尔坐标下的下x、y和z；建立导航雷达坐标系，以所述导航雷达为坐标原点建立二维平面坐标系x、y；使用导航雷达采集多目标数据；使用激光雷达传感器采集多目标数据；使用所述激光雷达传感器采集的所述多目标数据对所述使用导航雷达采集的多目标数据进行辅助，将所述导航雷达采集的所述多目标数据中的错误数据筛除。本发明提供的基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法及系统，无人水面艇上在自主航行中不受天气因素的影响，从而提高多目标的检测与跟踪能力。

技术领域

本发明涉及一种多目标识别方法及系统，尤其涉及一种基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法及系统。

背景技术

无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)是一种智能化的小型水面平台,可以代替有人水面艇在特定水域完成一些繁琐的、复杂的甚至危险的任务。如果要在多变的、复杂的海况下安全自主地完成各项任务,则无人水面艇必须具备良好的环境感知能力,其中准确稳定的障碍物检测能力是无人水面艇实现自主导航避障的前提和关键技术。

无人水面艇目标检测分为被动检测法和主动检测法两种。被动检测法，被动检测法主要采用单目视觉或立体视觉传感器进行环境信息的感知，由于传感器的特点使得通过该方法可以获得平台周围环境中丰富的颜色特征，对环境信息的处理方式一般利用边缘检测算法进行数据处理，提取出海天、陆天交界线，借以区分地面目标与悬空目标，然后根据需求的不同，可在交界线上方或下方根据目标模型搜寻目标。但是这两种被动检测方法均存在着一定的缺陷，如单目视觉法除理想状态外往往难以精确的获得图像深度信息，无法在环境中定位目标深度，且受光照干扰极大，同环境下随着光照量的变化最终得出的结果有很大差异；而立体视觉检测法的数据量与计算量十分庞大，难以保障算法的实时性与快速性，无法满足实时处理环境信息的需求。

主动检测法则是利用导航雷达、激光雷达等主动传感器来检测无人水面艇周围目标。在无人水面艇上的雷达一般为导航雷达。导航雷达采用缝隙阵列天线，工作在厘米波段，作用距离较近，盲区小，距离和方位的精度和分辨力较高，抑制海面和雨雪等杂波的能力较强，由于其波长相对较长，探测距离较远，并且技术成熟，目前主要用于中远距离的水面目标检测与跟踪，但是由于探测精度限制，导航雷达通常只能为本船提供目标的位置信息、速度信息，无法识别目标的形状特征，并且导航雷达在本船船体附近的近距离范围内存在盲区，在大型船只上可以通过人工瞭望等方式对近距离目标观测进行弥补，但是对于无人水面艇需要无人作业的前提下，导航雷达无法为无人水面艇的安全航行提供保障。激光雷达根据其垂面激光束的数量多少可划分为二维激光雷达和三维激光雷达，二者均可达到良好的目标检测效果。激光雷达使用激光作为主动探测源，激光的波长非常短，使得激光雷达具备了很高的测量精度以及很强的抗干扰能力等非常优秀的特点，这让激光雷达具有非常适用于无人水面艇近距离目标检测的能力。但是激光雷达对工作环境的要求较高，对天气变化比较敏感，在雨雪天、风沙天等恶劣天气探测效果不理想，探测范围有限，跟踪目标较少。

因此有必要开发一种系统，可以提高无人水面艇在水域环境下检测障碍物的能力。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法及系统，无人水面艇上在自主航行中不受天气因素的影响，从而提高多目标的检测与跟踪能力。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法,包括以下步骤：

建立激光雷达坐标系，将极坐标下的角度和距离转化为笛卡尔坐标下的下x、y 和z；

建立导航雷达坐标系，以所述导航雷达为坐标原点建立二维平面坐标系x、y；

使用所述导航雷达采集多目标数据；

使用激光雷达传感器采集多目标数据；