[发明专利]一种基于激光雷达的环境感知系统

权利要求书

1.一种基于激光雷达的环境感知系统，其特征在于：包括激光雷达、自动驾驶汽车标定模块、地面点云提取模块、点云数据下采样模块和激光雷达数据点云聚类模块；

所述地面点云提取模块采用最小二乘法进行处理；

所述点云数据下采样模块的体素网格下采样算法是根据点云数据创建一个小三维体素栅格,然后计算出需要划分的小立方栅格的边长L,根据L的大小将三维体素栅格分解成m×n×l个小栅格,栅格划分完毕后将点云数据放到相应的小栅格中,在每个小栅格中,将离小栅格重心最近的数据点保留下来,删除其余的数据点；

所述激光雷达数据点云聚类模块采用欧几里得聚类算法进行聚类。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的环境感知系统，其特征在于：所述地面点云提取模块采用的最小二乘法，具体包括：

S1、对无序点云进行排序，选取距离车体最近的m个数据点，称为采样数据点；

S2、将采样点带入公式(1-1)，求出拟合平面方程的参数a、b、c；

aX+bY+c＝Z (1-1)

其中X表示每个点的x坐标矩阵，Y表示每个点y坐标矩阵，Z表示每个点z坐标矩阵；

S3、将点云中所有点的x、y、z坐标带入e＝aX+bY+c-Z中求出误差e，当e小于设置的阈值T时认为该点在平面上。

3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的环境感知系统，其特征在于：所述点云数据下采样模块的体素网格下采样算法，具体包括以下步骤：

T1、确定小立方栅格的边长L的，在体素栅格中边长L的选取决定体素栅格的体积大小，从而决定了数据的采样率；

T2、将点云数据划分到小立方体栅格中；根据小立方体栅格的边长L,将点云数据划分为m×n×l个小立方体栅格,其中,m＝ceil(L_x/L),n＝ceil(L_y/L),l＝ceil(L_z/L)，ceil(x)为取整函数,表示不小于x的最小整数，对于任一点P,其所属的小立方体栅格号公式为(1-2)：

在整个栅格编码中,点P_i的栅格编码为如果转换为一维编码的话,点P_i的栅格编码为公式(1-3):

T3、根据公式(1-2)和(1-3)求出点云数据模型的每个数据点的栅格编码,且将编码放进哈希链表,建立点云数据间的空间拓扑关系；

T4、代表点的选取及下采样实现根据建立的点云空间拓扑关系对每个小三维栅格重心进行计算，其计算公式为(1-4)：

其中:g为小立方体栅格中点云数据个数，选取最靠近重心的数据点保留下来删除其他点，选取的点代表这个小立方体栅格所有数据点，实现点云下采样。

4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的环境感知系统，其特征在于：所述激光雷达数据点云聚类模块采用的欧几里得聚类算法，具体包括以下步骤：

E1、为输入点云数据集P创建多维索引树；

E2、建立空聚类列表C,和一个点云队列Q，此队列是用于检查；

E3、之后对每一次点p_i∈P，执行以下步骤：

a1、把p_i添加到现有队列Q；

a2、对所有p_i∈Q的点做：

a3、搜寻p_i的相邻点且到p_i的距离＜阈值R_th

a4、对每个相邻属于如果此点未被处理且不在Q里，则添加到Q中，当Q中所有的点都被处理过且没有新点添加，将Q添加到C聚类中，并清空Q

E4、当所有p_i属于P都被处理过，则返回C聚类列表。

5.根据权利要求1所述的基于激光雷达的环境感知系统，其特征在于：所述激光雷达和电脑之间的数据是通过车内使用udp协议网络进行传输。

6.根据权利要求1所述的基于激光雷达的环境感知系统，其特征在于：所述激光雷达与自动驾驶汽车标定模块用于激光雷达坐标系与自动驾驶汽车坐标系之间保持平移变换，平移变换经过手工测量量出得到确定的变换矩阵。