[发明专利]一种反光柱位置辨识方法及系统

权利要求书

1.一种反光柱位置辨识方法，其特征在于，包括：

获取反光柱采样点数据；所述反光柱采样点数据包括多组数据点；每组所述数据点均包含采样点光强数据、采样点距离数据和采样点角度数据；

按所述采样点角度数据的大小对所述反光柱采样点数据中的数据点进行排序，得到排序后的反光柱采样点数据；

选取所述排序后的反光柱采样点数据中所述采样点距离数据满足设定距离范围且所述采样点光强数据满足设定光强范围的数据点，得到预处理数据；

将所述预处理数据中所述采样点角度数据连续的数据点分为一组，得到多组待辨识数据；

依次对每组所述待辨识数据进行特征过滤和位置提取，得到反光柱位置列表；

其中，所述依次对每组所述待辨识数据进行特征过滤和位置提取，得到反光柱位置列表，具体包括：

依次判断每组所述待辨识数据中所述数据点的组数是否在采样距离门限设定值范围内，若是则保留整组所述待辨识数据，若否则放弃整组所述待辨识数据，得到多组第一次特征过滤后的待辨识数据；

依次判断每组所述第一次特征过滤后的待辨识数据中的第一最大值是否小于第一设定阈值，若是则保留整组所述第一次特征过滤后的待辨识数据，若否则放弃整组所述第一次特征过滤后的待辨识数据，得到多组第二次特征过滤后的待辨识数据；所述第一最大值为所述第一次特征过滤后的待辨识数据中每相邻两采样点光强数据之差的绝对值中最大的值；

依次判断每组所述第二次特征过滤后的待辨识数据中的第二最大值是否小于第二设定阈值，若是则保留整组所述第二次特征过滤后的待辨识数据，若否则放弃整组所述第二次特征过滤后的待辨识数据，得到多组第三次特征过滤后的待辨识数据；所述第二最大值为所述第二次特征过滤后的待辨识数据中每相邻两采样点距离数据之差的绝对值中最大的值；

依次判断每组所述第三次特征过滤后的待辨识数据中所有采样点距离数据的平均值与理论距离的误差偏移百分比是否小于第三设定阈值，若是则保留整组所述第三次特征过滤后的待辨识数据，若否则放弃整组所述第三次特征过滤后的待辨识数据，得到多组第四次特征过滤后的待辨识数据；

依次判断每组所述第四次特征过滤后的待辨识数据中每相邻三个采样点光强数据构成的函数值的平均值是否大于第四设定阈值，若是则保留整组所述第四次特征过滤后的待辨识数据，若否则放弃整组所述第四次特征过滤后的待辨识数据，得到多组第五次特征过滤后的待辨识数据；

依次计算每组所述第五次特征过滤后的待辨识数据中所有采样点角度数据的平均值以及所有采样点距离数据的平均值，得到反光柱位置列表；所述反光柱位置列表包括多个位置点，所述位置点的个数与所述第五次特征过滤后的待辨识数据的组数相同，且不同的所述位置点对应不同的所述第五次特征过滤后的待辨识数据；每个所述位置点包含一组所述第五次特征过滤后的待辨识数据中所有采样点角度数据的平均值和所有采样点距离数据的平均值；

其中，所述依次判断每组所述第四次特征过滤后的待辨识数据中每相邻三个采样点光强数据构成的函数值的平均值是否大于第四设定阈值，具体包括：

步骤1：根据公式z_i＝a_i+2-2*a_i+1+a_i计算所述第四次特征过滤后的待辨识数据，其中每相邻三个采样点光强数据a_i+2、采样点光强数据a_i+1和采样点光强数据a_i的凹凸值z_i；所述凹凸值z_i表征每相邻三个采样点光强数据a_i+2、采样点光强数据a_i+1和采样点光强数据a_i构成的曲线的凹凸性，当所述凹凸值z_i大于0表征为凸曲线，当所述凹凸值z_i小于等于0表征为凹曲线；

步骤2：根据公式计算每相邻三个采样点光强数据a_i+2、采样点光强数据a_i+1和采样点光强数据a_i构成的函数值f(z_i)；

步骤3：根据公式计算所述函数值f(z_i)的平均值，判断所述函数值f(z_i)的平均值是否大于第四设定阈值C₅；式中，q为所述第四次特征过滤后的待辨识数据中所述数据点的组数；

步骤4：重复所述步骤1-3直至每组所述第四次特征过滤后的待辨识数据均被判断；

q为所述第四次特征过滤后的待辨识数据中所述数据点的组数，即每组所述第四次特征过滤后的待辨识数据中的采样点个数，z_i＝a_i+2-2*a_i+1+a_i表征每组数据光强曲线中连续3个点的凹凸性，当z_i＞0表明其为凸曲线，反之为凹曲线；顺序计算每组数据的所有z_i,i∈[0,q-2]，并将其累加后求均值，判断其值是否小于第四设定阈值C₅，第四设定阈值C₅由数据观测得到，若小于第四设定阈值C₅说明符合过滤要求，否则不符合过滤要求，放弃该组数据的辨识，并判断是否所有数据组都进行了辨识，如果还有没有进行辨识的数据组，选取未识别的一组数据组进行过滤辨识。