[發明專利]一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法及其裝置

有效

• 申請號: 202010020376.4
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111260683B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 陳梅;史永喆
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06T7/215
• 分類號: G06T7/215;G06T7/246;G01S7/48;G01S7/481;G01S17/66;G01S17/88
• 代理公司: 昆明合眾智信知識產權事務所 53113
• 代理人: 周勇

1.一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、從激光雷達設備中讀取原始點云數據，對獲取的原始點云數據進行地平面點的分割提取，得到地面點P_g和非地面點P_ng；

步驟2、對非地面點聚類處理，產生各自獨立的目標點云簇；

步驟3、通過點云簇中計算，獲取聚類生成的目標數據；

步驟4、通過對生成的目標數據進行判別，獲得運動目標，以及目標的速度信息；

步驟5、基于勻速直線運動模型的運動估計，得到先驗估計；

步驟6、對目標的先驗估計和實際觀測進行狀態更新，獲得更新后的狀態為當前實時獲得的目標數據，即為三維點云目標匹配；

獲取聚類生成的目標數據為：

每一個標簽label相同的點，即為獲取到的目標點云簇，以激光雷達的自身位置作為原點，對每幀點云建立相同的三維直角坐標系，對于每一個點云簇中的點計算其中心點P_center＝average(P_i)，得到中心位置[X_center，Y_center，Z_center]；運用包絡法，獲取點之間的距離極值[ΔX_MAX,ΔY_MAX,ΔZ_MAX]，獲得一個可以將該點云簇中的所有點包含的長方體，得到目標的尺寸信息，長寬高[l,m,n]；

運動目標的判別步驟如下：

步驟4.1、對于當前幀中經過聚類生成的目標數據，為每一個目標賦予唯一的ID值；

步驟4.2、將前后兩幀的目標數據進行比較，其中表示第k-1幀第i個目標與第k幀第j個目標的中心之間的距離；Threshold_d為中心位置變化的閾值，相鄰幀間的兩個目標數據如果滿足上式，則確定為同一運動目標；如果兩個目標的ID值不同，則將前一幀的目標ID值賦予后一幀目標；

步驟4.3、如果同一ID的目標存在3幀以上的目標數據，則可以確定該目標為運動目標，激光雷達掃描頻率為10Hz，所以相鄰幀的點云數據時間間隔為0.1s，；利用目標數據的位置信息，獲取目標的速度信息v_x和v_y；

基于勻速直線運動模型的運動估計步驟如下：

步驟5.1、建立狀態向量X_k＝[x,y,l,m,n,v_x,v_y]^T，x和y表示運動目標中心點的x坐標和y坐標，v_x和v_y表示目標在x方向和y方向的速度，l，m，n表示運動目標外接長方體的長，寬，高，在實驗場景中目標不會在z方向上發生運動，所以狀態向量X_k中剔除了z和v_z，

步驟5.2、狀態預測方程其中狀態預測部分負責利用當前的狀態X_k-1，估計下一時刻的狀態得到先驗估計；

三維點云目標匹配步驟如下：

步驟6.1、將前后兩幀的目標數據進行比較，其中表示第k幀點云中第i個目標的先驗估計值與第j個目標的實際觀測值中心之間的距離；為上述兩個目標體積的差的絕對值，反映了兩個目標體積大小的相似程度；Threshold_d和Threshold_v分別為中心位置變化和體積大小變化的閾值；

步驟6.2、若符合匹配條件，將該目標的先驗估計和實際觀測，根據狀態更新方程：進行融合，獲得更新后的狀態，觀測向量Z_k＝[x,y,l,m,n,v_x,v_y]^T，為當前幀實時獲得的運動目標數據。