[发明专利]基于激光雷达的水面多目标快速识别跟踪方法

说明书

本发明涉及一种基于激光雷达的水面多目标快速识别跟踪方法，属于环境感知技术领域。本发明方法通过GPS的位置、速度和方向等信息将激光雷达点云校正到真实世界坐标系，对指定间隔激光雷达点云进行降采样，利用欧几里得距离聚类方法将点云分割成相互独立的跟踪目标，对后续激光雷达点云数据构建k‑d树点云搜索模型，以目标为中心截取指定半径邻域内的点云数据，进而通过欧几里得距离聚类方法将点云分割成1个或多个待选更新目标，而后利用迭代最近点配准算法选择最相似的更新目标替换原始跟踪目标，并通过配准矩阵得到跟踪目标的移动方向和距离。本方法可快速检测并跟踪多个水面目标，既降低了点云处理的运算时间，同时也大大提高了对目标的识别效率和跟踪精度。

技术领域

本发明涉及一种水面目标识别跟踪方法，具体为一种基于激光雷达的水面多目标快速识别跟踪方法。属于环境感知技术领域。

背景技术

激光雷达凭借其探测距离远、精确度高的特点成为自动驾驶环境感知系统是最不可或缺的一种传感器。由于平静的水面不会被激光雷达探测，其可准确探测部分露出水面或者水面漂浮物等不易被其他环境感知设备探测的障碍物。同时，激光雷达具有较高的探测频率，可实现水面目标的快速检测和连续跟踪。因此，基于激光雷达的水面多目标快速识别跟踪是无人船中十分重要的一种环境感知设备。

目前，船上用于航行避让、船舶定位、狭水道引航的常用探测设备为航海雷达，其具有探测距离远、造价低等优点。但是，航海雷达的易失真、易受干扰、测距测向准确度低等缺点致使其不能满足无人船近距离的环境感知的精度要求。因此，单纯依靠航海雷达设备很难实现无人船的自主避障。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的上述缺陷，提供一种水面目标识别跟踪方法，基于激光雷达设备对水面的所有目标障碍物进行检测识别，并对其进行跟踪、测速、测向等操作，进而引导无人船进行自主避障和航行。

本发明的上述目的主要是通过如下技术方案予以实现的：

一种基于激光雷达的水面多目标快速识别跟踪方法，具体包括以下步骤：

S1：预先定义一个用于描述水面目标状态的目标类，该类可以容纳水面目标需要被测量纪录的多种属性；

S2：启动激光雷达对360度范围以固定频率采集雷达点云，并连接GPS设备获取激光雷达的位置、方向和速度信息，进而对激光雷达点云数据进行实时的位置和方向校正，并利用电子海图过滤雷达点云中的非水面目标；

S3：连续接收激光雷达点云数据，指定间隔点云数据进行水面目标的全局搜索，实现水面目标的自动检测，其他雷达点云数据进行水面目标的局部搜索，实现水面目标的跟踪识别；

S4：对全局搜索数据进行降采样和统计噪声滤波操作，而后通过距离聚类方法将点云数据分割成相互独立的点云目标，并基于分割结果为每个目标点云创建各自目标类，所有目标类作为待跟踪目标创建目标列表；

S5：对局部搜索数据构建k-d树搜索模型，以待跟踪目标为中心快速截取局部搜索数据中指定半径邻域内的点云数据，并对其进行统计噪声去除操作，而后利用距离聚类将截取的点云数据分割成相互独立的目标点云；

S6：通过迭代最近点配准算法将新目标点云配准到原始目标点云，得到新目标点云与原始目标点云之间的相似度和平移矩阵；如果新目标点云不止一个，利用配准结果选择与原始目标点云最相似的目标作为新目标点云。

S7：分析所有跟踪目标点云及其配准平移矩阵，进而计算目标点位置和位移方向，并基于相邻激光雷达数据之间的时间间隔计算目标的运动速度；

S8：基于激光雷达数据的时间连续性，对所有水面目标进行连续跟踪丢失次数、连续跟踪成功率统计分析，连续跟踪丢失次数高于指定值表明该目标消失，从目标列表中删除该目标，连续跟踪成功率高于指定值才会认定该目标被稳定跟踪；