[发明专利]全天候作业的无人驾驶运输车环境感知系统及方法有效
| 申请号： | 202111033003.1 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113665500B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 曾德全;胡一明;楼狄明;熊璐;陈齐平;邓振文;张周平;王旭华;涂培培;刘登程 | 申请（专利权）人： | 南昌智能新能源汽车研究院 |
| 主分类号： | B60R16/02 | 分类号： | B60R16/02;B60W40/00;G06K9/00;G01S13/931;G01S13/86;G01S15/931;G01S17/931;G01S19/33;G01S19/46 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 何世磊 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 全天候 作业 无人驾驶 运输车 环境 感知 系统 方法 | ||
1.一种全天候作业的无人驾驶运输车环境感知方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤S110：建立具有路沿、可通行区域以及障碍物信息的二维激光栅格地图；
步骤S120：建立具有可通行区域以及障碍物信息的二维超声波栅格地图；
步骤S130：建立具有可通行区域以及障碍物信息的二维毫米波栅格地图；
步骤S140：建立具有路沿、可通行区域以及障碍物信息二维相机栅格地图；
步骤S150：获取并输出高精度定位信息和航向测量信息；
步骤S160：通过数据通讯系统获取路侧和基站的初始通讯信息，将所述初始通讯信息分别与自车对应的传感器信息采用并集运算以进行的特征融合，以获得路侧和基站的预处理通讯信息；
步骤S170：通过多源异构环境感知融合系统将所述二维激光栅格地图、所述二维超声波栅格地图、所述二维毫米波栅格地图、所述二维相机栅格地图与高精定位信息，以及所述预处理通讯信息采用并集运算以进行决策级融合，以获得全天候环境感知的二维融合栅格地图；
所述步骤S110的具体步骤包括：
步骤S111：通过激光雷达获取各自的原始激光点云，根据公式(1)，采用裁剪操作将自车车体遮挡的激光点云从相对应的所述原始激光点云中剔除，以获取各自的初始激光点云；
X10n_b＝X10n_a－X10n_car (1)
式中，X10n_b表示第n个所述激光雷达的初始激光点云，X10n_a表示第n个所述激光雷达的原始激光点云，X10n_car表示自车车体投影在第n个所述激光雷达坐标系下的矩形点集；
步骤S112：根据公式(2)，利用组合导航系统信息处理结果中的自车运动信息对所述初始激光点云进行运动补偿，纠正由于自车运动导致的点云畸变，以获取预处理激光点云；
X10n_c＝RX10n_b－T (2)
式中，X10n_b表示第n个所述激光雷达的初始激光点云，X10n_c表示第n个所述激光雷达的预处理激光点云，R表示旋转矩阵，T表示平移矩阵；
步骤S113：将n个所述预处理激光点云采用公式(3)进行像素级融合得到一个像素级融合激光点云；
X100_d＝X101_c∪X102_c∪...∪X10n_c (3)
式中，X100_d表示n个所述激光雷达进行像素级融合求并集运算得到的像素级融合激光点云；
步骤S114：根据公式(4)分割所述像素级融合激光点云，分别提取出地面和非地面的特征激光点云；
式中，X100_e表示地面点云，X100_f表示非地面点云，d100表示所述激光雷达的离地高度；
步骤S115：根据获得的所述地面特征激光点云和所述非地面的特征激光点云，采用如公式(5)所示的最近邻聚类算法，提取可通行区域和非地面块；并因路沿位于可通行区域的两侧，且障碍物则占用可通行区域，采用公式(6)和公式(7)，通过对非地面块与可通行区域做并集运算，可分别识别出路沿和障碍物，以获得路沿、可通行区域以及障碍物信息；
X100_g＝k_means(X100_e,6σ100),X100_h＝k_means(X100_f,6σ100) (5)
式中，k_means(.)表示最近邻聚类函数，其输入为源数据和最近邻距离，σ100表示激光雷达测距精度，X100_g表示地面点云聚类得到的可通行区域，X100_h表示非地面点云聚类得到非地面块，X100_i表示障碍物，X100_j表示路沿，diag(1,1,0)表示对角矩阵，其行数和列数相等，行数等于X100_i的列数；
步骤S116：建立以车辆后轴为原点、朝车头方向为+X轴、朝后轴右侧车轮方向为+Y轴的二维激光栅格地图，并将所述路沿信息、所述可通行区域信息以及所述障碍物信息标注在所述二维激光栅格地图当中，以建立具有路沿、可通行区域以及障碍物信息的二维激光栅格地图。
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