[发明专利]一种基于多雷达感知的无人船避障方法

权利要求书

1.一种基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

多雷达数据融合：控制多雷达异步启动，获取各雷达的点云数据，对获得的各雷达的点云数据打上时间戳并与IMU传感器及GPS传感器的数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包；

雷达点云滤波：根据各雷达的融合数据包对各雷达进行时间同步，对时间同步后的各雷达的点云数据进行融合，获取融合点云，对融合点云进行滤波处理，获取滤波后的雷达融合点云；

雷达栅格图建立：建立栅格图坐标系，将雷达融合点云投影至栅格图坐标系，获得雷达栅格图；其中，栅格图坐标系中被雷达融合点云投影覆盖的栅格位置标记为障碍点；

雷达栅格图滤波处理：根据船当前位置于雷达栅格图中提取局部栅格图，对提取获得的局部栅格图预处理以滤除离散杂点；

避障启动判断：检测路线是否存在危险点，若是，启动避障，选取避障目标点，进行避障规划；

避障目标点选取：获取路线的危险点，根据获得的危险点选取避障目标点；

避障路线规划：于局部栅格图中根据船当前位置及避障目标点，利用启发式搜索获取避障路线。

2.根据权利要求1所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述多雷达数据融合的步骤中的控制多雷达异步启动的步骤具体为：

控制多个雷达依序间隔预设时间启动，所述预设时间小于雷达的工作周期。

3.根据权利要求1所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述多雷达数据融合的步骤中的对获得的各雷达的点云数据打上时间戳并与IMU传感器及GPS传感器的数据进行数据融合，获取各雷达的融合数据包的步骤具体包括：

获取各雷达的点云数据，对各雷达的点云数据打上对应的时间戳，根据IMU传感器及GPS传感器的数据获取时间戳对应的时刻船的位姿信息并关联融合至相应的点云数据，获得各雷达的融合数据包；

对各雷达的融合数据包根据对应的时间戳按照时间顺序进行排序，获取各雷达的数据队列。

4.根据权利要求3所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述雷达点云滤波的步骤具体包括：

对各雷达的融合数据包进行滤波；

选取其中一个雷达作为主雷达，剩余的雷达设为子雷达，主雷达的点云数据所在的坐标系作为主坐标系，根据主雷达的融合数据包的时间戳对子雷达的融合数据包进行时间同步；

将时间同步的所有子雷达的点云数据及主雷达的点云数据合并至主坐标系中，获得融合点云；

使用聚类的方法对融合点云进行滤波处理，滤除融合点云中的离群点，获得点云簇，作为滤波后的雷达融合点云。

5.根据权利要求4所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述雷达栅格图建立的步骤具体为：

栅格图坐标系建立：以正北为y轴正方向，正东为x轴正方向，并以船自身的初始的GPS坐标作为原点，建立栅格图坐标系；

雷达栅格图获取：根据融合点云的朝向、船自身的GPS坐标及栅格图坐标系的原点，计算出主坐标系相对于栅格图坐标系的旋转矩阵及平移向量，将融合点云投影至栅格图坐标系，获得雷达栅格图。

6.根据权利要求5所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述雷达栅格图建立的步骤前还包括：

判断是否已存在雷达栅格图；

若是，进行雷达栅格图维护。

7.根据权利要求6所述的基于多雷达感知的无人船避障方法，其特征在于，所述进行雷达栅格图维护的步骤具体为：

根据当前时刻的船头朝向、船自身的GPS坐标及雷达感知范围计算出栅格图维护区域；

若栅格图维护区域内的已存在的障碍点在雷达的连续多个工作周期内未被融合点云投影覆盖，取消该栅格为障碍点的标记；若栅格图维护区域内的非障碍点被融合点云投影覆盖，则将该非障碍点更新标记为障碍点；

获得维护更新后的雷达栅格图。