[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 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 三維 數據 目標 檢測 跟蹤 方法 及其 裝置 | ||
本發明公開了一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法,方法如下: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Psubgt;g/subgt;和非地面點Psubgt;ng/subgt;;對非地面點聚類處理,產生各自獨立的目標點云簇;通過點云簇中計算,獲取聚類生成的目標數據;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;基于勻速直線運動模型的運動估計,得到先驗估計;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。本發明,采用的目標跟蹤算法,結合了運動估計和基于目標信息的特征匹配,通過與當前幀的觀測值進行比較,提升的目標跟蹤的準確性。
技術領域
本發明涉及激光雷達檢測技術領域,具體為一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法及其裝置。
背景技術
近年來我國汽車工業一直保持著平穩的發展趨勢,無人駕駛技術代表著整個產業的最新發展方向,此項技術的目的是全面提升汽車駕駛的安全性,舒適性及穩定性,滿足更高的市場需求。
隨著經濟社會的不斷發展,城市化步伐的不斷加速,城市道路的交通狀況顯得越來越復雜,在無人駕駛領域,實時的行人、車輛檢測有著重要的意義。如:可以通過檢測道路兩側行人、車輛的行駛狀態,從而合理安排控制決策系統進行規避與超車??傊瑢崟r并能快速地進行目標檢測與跟蹤在無人駕駛技術中的應用非常重要,因此,本發明的研究就顯得意義重大。
根據數據來源的不同,目標檢測與跟蹤主要分為基于圖像的方法和基于雷達數據的方法。然而基于序列圖像的目標檢測與跟蹤存在的突出問題就是圖像處理的數據量大,算法的實時性差,而且難以獲得目標的深度信息。
為了改善上述問題,近年來,激光雷達因具有數據量小、測距精度高、實時性能好等優點,在目標檢測與跟蹤領域已經得到了廣泛應用。為此,我們提出一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法。
發明內容
本發明的目的在于提供一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法及其裝置,以解決上述背景技術中提出的問題。
為實現上述目的,本發明提供如下技術方案:
一種三維點云數據的目標檢測與跟蹤方法,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Pg和非地面點Png;
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。
優選的,地平面點的分割提取采用確定迭代次數的多平面擬合方法,步驟如下:
步驟1.1、對于平面的估計,采用線性模型:ax+by+cz+d=0,使用最小二乘法擬合平面;
步驟1.2、對初始的點云數據,選取h=0的點作為初始的地面點Pg;
步驟1.3、獲取地平面的線性模型ground=EstimatePlane(Pg);
步驟1.4、遍歷輸入點云P,對于其中的點pk,計算距離地平面ground的距離
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