[发明专利]基于单线激光雷达的车辆分离方法

说明书

一种基于单线激光雷达的车辆分离方法，（1）对初次安装好的单线激光雷达车辆分离器进行传感器标定；（2）得到夹角后，根据角分辨率，求取每帧数据的点云在水平坐标系下的坐标；（3）求得无车通过ETC时，地面点云的数量N和点云的聚类高度H，并将地面点云的数量N和点云的聚类高度H作为粗滤波参数,判断该帧是否有车辆数据;经过(3)对该帧点云按照x轴方向进行划分区间，均等划分为S个区间，求取点云数量最多和次多的区间，得到车辆最外面的点云所处的区间K，根据判断每帧点云数量的最多和次多的区间任一是否为K,如不为K，则判断为无车，如为K，则初判断为有车。本发明可简单有效地对ETC车道的通行车辆进行分离，成本低、识别度高。

技术领域

本专利申请属于ETC领域，具体来说是涉及一种对ETC车道的通行车辆进行分离的技术。

背景技术

近年来，随着交通基础设施的日趋完善，高速公路里程和桥梁数量的不断增加，人们出行越来越便利。但同时，各个高速公路道口、桥梁、隧道等收费处的交通流量也显著提高。提高收费通行效率尤为重要，而分车，车型信息检测，是收费系统的重要依托。当车辆通过EAC时，通过车辆分离器对车辆和其他物体进行分离。那么，就需要准备的分离技术，实现准确的识别。

CN210091375U公开了一种基于FPGA的扫描式激光车辆分离装置，该专利包括壳体与安装在壳体内的旋转反射模块、脉冲激光发射与接收模块、FPGA和电源模块、数据输出模块，FPGA对单圈测距数据按角度分段进行处理，以检测各数据段内是否存在扫描到车辆的测距点，若检测数据段内含车辆测距点，则触发 IO输出，达到快速检测车辆的目的，对存在车辆的单圈数据进行整合并传输到计算处理模块，以构建车辆的三维点云并从中提取车辆特征信息。但是该专利采用的时扫面式激光车辆分离器，存在对障碍物点云和地面点云分离不够准确、耗时长、实时性不高等诸多缺点。

CN108427124A公开了一种多线激光雷达地面点分离方法及装置、车辆，采用的是多线激光雷达，对于多线激光雷达的障碍物检测而言，能够准确地识别障碍物，可以对障碍物(即前景)点云和地面(背景)点云进行准确地分离，但是其采用的是多线激光雷达，是算法更繁琐，且成本更高。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：如何对通过ETC的车辆进行分离，因此，提供一种基于单线激光雷达的车辆分离方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于单线激光雷达的车辆分离方法，包括如下步骤：

(1)对初次安装好的单线激光雷达车辆分离器进行传感器标定：通过地面点云拟合，求得地面平面和检测水平面的夹角α；

(2)得到夹角α后，即可根据角分辨率，求取每帧数据的点云在水平坐标系下的坐标

(3)求得无车通过ETC时，地面点云的数量N和点云的聚类高度H，并将地面点云的数量N和点云的聚类高度H作为粗滤波参数,判断该帧是否有车辆数据；其中，聚类高度H为水平坐标系下的平均高度；设{M_p}为水平坐标系下经过阈值A滤波后的点集：

(4)经过(3)滤波后判断为yes的点云，对该帧点云按照x轴方向进行划分区间，均等划分为S个区间，求取点云数量最多和次多的区间，得到车辆最外面的点云所处的区间K，根据判断每帧点云数量的最多和次多的区间任一是否为K, 如不为K，则判断为无车，如为K，则初判断为有车。

还包括步骤(5)，对前后帧数据的点云分布特性进行判别：基于车辆通行时，车辆外侧的点云分布相似性，判断该帧点云是否为车辆或噪点。

步骤1包括：