[发明专利]一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统

说明书

本发明专利提出一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统。其步骤：使用智能车辆车载激光雷达对车辆周围环境进行扫描，利用IMU信息对单帧内不同旋转角度点云依次进行姿态修正；基于单帧内不同旋转角度的点云对应的车辆速度信息，对激光雷达点云进行纵向畸变修正；基于激光雷达前后帧对应的IMU姿态变化信息，对多帧点云姿态进行修真；利用前后帧点云之间的背景匹配关系信息对多帧点云进行修正；结合IMU与前后帧关系对多帧点云进行融合修正。本发明对激光雷达点云进行单帧和多帧的修正，实现了考虑车辆颠簸的障碍物检测，提升了智能车辆障碍物检测系统的鲁棒性，提高了车辆行驶过程中的安全性。

技术领域

本发明涉及智能车辆环境感知领域，特别是一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统。

背景技术

智能车辆技术作为人工智能应用领域重要一部分，近几年来不断受到了人们的关注。约94％的交通事故是由驾驶人员分心驾驶、疲劳驾驶和不良情绪驾驶等个人因素引起的，而智能车辆可以在一定程度上替代驾驶人员的操作，自动对障碍物进行检测并进行规避，因此其发展有利于减少由碰撞引起的交通事故。智能车辆技术一般由感知，定位建图，路径规划，决策以及控制等部分组成，车辆感知的任务为使用传感器对车辆周围环境进行连续扫描和监控，使得智能车辆能够像驾驶员一样获得车辆周围的障碍物等环境信息。

然而，智能车辆在行驶过程中经常会遇到不平路面，智能车辆在这些路面上行驶时经常会出现颠簸强度大导致激光雷达等车载环境感知传感器抖动从而出现数据失真的问题，为传统障碍物检测方法及系统带来了挑战。在同一帧数据，车辆颠簸会使得环境感知数据是障碍物数据出现离散失真的情况，从而导致在障碍物检测时难以进行聚类以及判别障碍物大小特征；在不同帧数据中，由于车辆的颠簸会使得障碍物在不同帧中的位置难以定位，前后帧数据关联信息难以提取，对于障碍物检测以及跟踪重识别都有一定的影响。因此，实现考虑车辆颠簸的障碍物检测，对于提升智能车辆障碍物检测算法鲁棒性以及提高车辆安全性有着一定程度的影响。

目前关于考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统的相关专利尚不存在。与之类似的已有的技术主要是针对越野条件下负障碍检测提出的相应解决方法。该越野条件下的负障碍物提取方法使用激光雷达同一条扫描线中相邻扫描点的之间的距离信息作为障碍物检测的依据，该方法在一定程度上可以降低颠簸对于能否检测出负障碍物的影响。但是这种方法对于车辆颠簸条件下障碍物检测信息的进一步完善并不能发挥作用：(1)相邻点距离也会随车辆颠簸而变化，不能解决车辆颠簸时导致的障碍物点云大小尺度失真情况；(2)相邻点信息只能应用在单帧障碍物检测中，对于基于前后帧信息的障碍物检测方法不适用。

因此，现有技术中考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统较少，且多数仅考虑障碍物是否能够被检测出，对于颠簸条件下障碍物检测的尺度大小失真和前后关系失真问题考虑较少，难以满足障碍物检测的目标和任务。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统，该方法与系统从颠簸产生的点云误差出发，基于车载激光雷达与车辆惯性导航单元(IMU)数据，对车载激光雷达获得的点云数据进行实时修正，利用修正点云对障碍物进行检测，从而实现了考虑车辆颠簸的障碍物检测，提高了智能车辆障碍物检测的鲁棒性，进而提升了智能车辆的安全性。为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法，包括如下步骤：

步骤1，利用智能车辆车载惯性导航单元数据频率高于激光雷达数据频率的特性，基于IMU获得姿态数据对单帧内的点云进行修正，完成对于单帧内点云姿态进行修正；

步骤2，使用智能车辆车载IMU或里程计提供的车辆速度信息，对步骤1中单帧内由车辆速度较快导致的点云畸变进行修正，完成对于单帧点云纵向畸变修正；

步骤3，利用激光雷达多帧间的IMU姿态变化信息，对激光雷达点云数据关键帧进行点云旋转修正，完成对于多帧间基于IMU的点云修正；