[发明专利]推焦车的防撞方法和系统有效

专利信息
申请号: 202010964834.X 申请日: 2020-09-14
公开(公告)号: CN112068156B 公开(公告)日: 2023-06-20
发明(设计)人: 李晓斌;姚阅;孙海燕 申请(专利权)人: 上海应用技术大学
主分类号: G01S17/931 分类号: G01S17/931;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/136
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 胡晶
地址: 200235 上海*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 推焦车 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种推焦车的防撞方法,其特征在于,包括:

步骤1:获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据;

步骤2:对所述环境点云数据进行预处理,得到预处理后的点云数据;

步骤3:通过最小二乘法对所述预处理后的点云数据进行过滤处理,得到降噪后的点云数据;

步骤4:基于所述降噪后的点云数据,识别出障碍物信息和路沿信息;

步骤5:根据所述路沿信息和所述障碍物信息,确定所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态;所述步骤5中确定障碍物的运动状态的判别公式如下:

其中,obf表示障碍物标志位,dif表示障碍物的方向错误标志位,numpcp表示车辆安全距离内的障碍物点云数量,numpcr表示行驶道路点云数量,k1表示障碍物点云阈值,k2表示行驶道路点云阈值;

步骤6:根据所述推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态,判断推焦车是否执行防撞指令;其中,所述防撞指令包括:减速指令、刹车指令。

2.根据权利要求1所述的推焦车的防撞方法,其特征在于,所述步骤1包括:

步骤1.1:采用多线激光雷达,按照预设的采集周期,实时采集推焦车行驶过程中的环境点云数据;

步骤1.2:通过UDP通讯协议,将所述环境点云数据对应的UDP数据包进行抓取、解析,并转换为对应的点云坐标数据。

3.根据权利要求2所述的推焦车的防撞方法,其特征在于,所述步骤2包括:

根据点云矩阵变换式对所述点云坐标数据进行整体旋转与平移变换处理,并进行点云降密处理,得到预处理后的点云数据;其中,所述点云矩阵变换式如下:

pc'=(TpcT)T

其中,T为旋转矩阵,θ为旋转角度,pc表示原始点云坐标矩阵,pc'表示几何变换后点云坐标矩阵,(TpcT)T表示原始点云坐标矩阵的转置左乘旋转矩阵,再进行转置。

4.根据权利要求1所述的推焦车的防撞方法,其特征在于,所述步骤3包括:

步骤3.1:对所述预处理后的点云数据进行基本元素的分割,得到各个基本元素;

步骤3.2:在两个维度平面内对所述各个基本元素进行最小二乘法运算,得到运算结果;

步骤3.3:根据所述运算结果对所述预处理后的点云数据进行过滤,得到降噪后的点云数据。

5.根据权利要求1所述的推焦车的防撞方法,其特征在于,所述步骤4包括:

统计所述降噪后的点云数据中,位于探测区域内的点云数量;

若位于探测区域内的点云数量大于预设的阈值,则确定所述探测区域内存在障碍物;其中,判别障碍物的公式如下:

其中,zone表示探测区域,x表示探测x轴坐标,x1表示x轴坐标下限,x2表示x轴坐标上限,y表示y轴坐标,y1表示y轴坐标下线,y2表示y轴坐标上线,z表示z轴坐标,z1表示z轴坐标下限,z2表示z轴坐标上限,obstacle=1表示探测区域内存在障碍物,obstacle=0表示探测区域内不存在障碍物,pc表示障碍物识别范围内点云坐标矩阵,numpc表示点云个数。

6.根据权利要求1或5所述的推焦车的防撞方法,其特征在于,所述步骤4还包括:

确定探测区域;

基于所述环境点云数据,通过RANSAC算法获取所述探测区域对应的地面数据;

对所述地面数据进行最小二乘法拟合,得到路沿信息。

7.根据权利要求6所述的推焦车的防撞方法,其特征在于,所述步骤6包括:

跟踪所述障碍物的运动状态,当所述障碍物与所述推焦车之间的欧式距离小于第一预设值,且所述障碍物在所述探测区域内的滞留时间大于第二预设值时,执行防撞指令。

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