[发明专利]推焦车的防撞方法和系统

说明书

本发明提供了一种推焦车的防撞方法和系统，该方法包括：获取推焦车行驶过程中激光雷达采集到的环境点云数据；对环境点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；通过最小二乘法对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；基于降噪后的点云数据，识别出障碍物信息和路沿信息；根据路沿信息和障碍物信息，确定推焦车与障碍物之间的距离、障碍物的运动状态；根据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，防撞指令包括：减速指令、刹车指令。本发明提供的方法计算简单，识别速度快，可以很好地适用于规范化的一二级公路运焦车与推焦车工作环境的驾驶试验环境中。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体地，涉及推焦车的防撞方法和系统。

背景技术

在一些不适宜人类作业的环境中，需要利用无人驾驶的运载车辆进行施工作业。例如，具备无人驾驶功能的推焦车在矿井中进行运焦作业。在推焦车行驶过程中，若是遇到障碍物且没有躲避成功，而与障碍物相撞，会造成推焦车和障碍物的损坏，因此，需要在推焦车上设置防撞装置。

目前常用的防撞装置通常为安装在推焦车前方的保险杠，该保险杠由脆性材质制成，在相撞的情况下，该保险杠先于车辆的保护罩与障碍物相撞，通过保险杠的变形或损坏，降低车辆的动能，使车辆的保护罩与障碍物相撞时的相对速度有所减小。

然而，上述防撞装置无法避免在高速行驶过程中，推焦车的安全，易造成安全事故。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种推焦车的防撞方法和系统。

第一方面，本发明提供一种推焦车的防撞方法，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；

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。

可选地，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。

可选地，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′＝(Tpc^T)^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，(Tpc^T)^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。

可选地，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；