[發(fā)明專利]一種激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)信息融合系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711447737.8
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108037515A
• 公開（公告）日: 2018-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戴一凡;盧賢票;韓海蘭
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)蘇州汽車研究院(吳江)
• 主分類號: G01S17/93
• 分類號: G01S17/93;G01S15/93;G01S15/02;G01S17/02
• 代理公司: 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 32103
• 代理人: 范晴

本發(fā)明公開了一種激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)信息融合系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括多線激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)以及用于雷達(dá)信息融合的嵌入式?jīng)Q策控制器，所述決策控制器分別接收多線激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的檢測信息，對激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)安裝位置進(jìn)行標(biāo)定，消除檢測盲區(qū)；獲得激光雷達(dá)的點云信息和超聲波雷達(dá)的障礙物坐標(biāo)信息；對檢測信號進(jìn)行預(yù)處理，通過多次檢測提取物體特征，判斷對應(yīng)區(qū)域檢測結(jié)果的可靠性；對雷達(dá)進(jìn)行坐標(biāo)矩陣轉(zhuǎn)換；檢測結(jié)果柵格化；多雷達(dá)信息融合和柵格區(qū)域權(quán)重計算，生成信息融合結(jié)果。本發(fā)明結(jié)合雷達(dá)的各自特點生成障礙物網(wǎng)格信息，通過對兩種雷達(dá)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合，可以消除車輛前方的探測盲區(qū)，提高自動駕駛車輛的安全性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能汽車環(huán)境感知信息融合領(lǐng)域技術(shù)，具體涉及一種激光雷達(dá)與超聲波雷達(dá)感知信息融合方法。

背景技術(shù)

對于自動駕駛汽車或ADAS系統(tǒng)，傳感器和環(huán)境感知技術(shù)的重要性日漸增強(qiáng)，只有多傳感器融合才能提供魯棒性更強(qiáng)的自動駕駛系統(tǒng)。因此信息融合技術(shù)是一個重要的發(fā)展趨勢，它的優(yōu)勢顯而易見：各傳感器數(shù)據(jù)的融合能夠增加信息量，可以獲得更詳細(xì)、更可靠、精度更高的環(huán)境信息，所以能實現(xiàn)更好的駕駛安全性、舒適性和經(jīng)濟(jì)性。

不同類型的傳感器具有不同的優(yōu)點和弱點，激光雷達(dá)與超聲波雷達(dá)的數(shù)據(jù)融合能消除檢測盲區(qū)，提高檢測精度和可靠性。激光雷達(dá)優(yōu)勢在于探測范圍廣，感知的數(shù)據(jù)精度更高，在縱向可探測距離遠(yuǎn)，用于雷達(dá)系統(tǒng)的激光波長一般只有微米的量級，因而它能夠探測非常微小的目標(biāo)。由于激光測距原理，對于近距離范圍內(nèi)存在探測盲區(qū)；超聲波雷達(dá)在測量較遠(yuǎn)距離的目標(biāo)時，其回波信號會比較弱，影響測量精度，但是在短距離測量中，超聲波測距傳感器具有非常大的優(yōu)勢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是：針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種對激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的感知信息進(jìn)行融合的系統(tǒng)，結(jié)合雷達(dá)的各自特點生成障礙物網(wǎng)格信息。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)信息融合系統(tǒng)，包括多線激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)以及用于雷達(dá)信息融合的嵌入式?jīng)Q策控制器，所述決策控制器分別接收多線激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的檢測信息，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行信號融合處理，經(jīng)過柵格處理作為決策判斷依據(jù)。

優(yōu)選的，所述多線激光雷達(dá)安裝在車輛中央前端，用于檢測車輛前方的障礙物信息。

優(yōu)選的，所述超聲波雷達(dá)安裝車輛前保險桿位置，用于檢測車輛前方和側(cè)前方的障礙物信息。

優(yōu)選的，所述多線激光雷達(dá)安裝平面為向前傾斜10-15度。

優(yōu)選的，所述超聲波雷達(dá)為4個或6個，沿保險桿左右對稱分布。

一種用于激光雷達(dá)與超聲波雷達(dá)信息融合的方法，融合算法包括感知信息獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)坐標(biāo)矩陣轉(zhuǎn)換、柵格化處理以及柵格數(shù)據(jù)融合，具體包括以下步驟：

步驟一，根據(jù)激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的安裝位置要求標(biāo)定相關(guān)雷達(dá)傳感器，使雷達(dá)的檢測范圍覆蓋目標(biāo)區(qū)域，消除盲區(qū)；

步驟二，激光雷達(dá)獲得車輛前方的障礙物激光雷達(dá)點云信息，超聲波雷達(dá)獲得車輛前方和側(cè)前方的障礙物坐標(biāo)信息；

步驟三，對激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)信號進(jìn)行預(yù)處理，通過多次檢測提取物體特征，判斷對應(yīng)區(qū)域檢測結(jié)果的可靠性；

步驟四，激光雷達(dá)點云坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，通過車輛與平面的位置關(guān)系標(biāo)定激光雷達(dá)坐標(biāo)系與車輛坐標(biāo)的矩陣關(guān)系；

步驟五，超聲波模塊輸出障礙物MAP圖，根據(jù)超聲波安裝位置與車輛坐標(biāo)系的關(guān)系進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)換；

步驟六，設(shè)定車輛行駛有效區(qū)域，對行駛有效區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)識別結(jié)果進(jìn)行柵格化，設(shè)定柵格屬性；

步驟七，將激光雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的點云信息疊加到車輛坐標(biāo)系中，對于檢測重疊區(qū)域設(shè)置參數(shù)權(quán)重，將識別結(jié)果輸入到?jīng)Q策算法中。