[發明專利]一種基于3D激光雷達的車輛檢測與跟蹤方法

有效

• 申請號: 202010029355.9
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111275075B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 張曉東;劉毅楓;王則陸
• 申請（專利權）人: 超越科技股份有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/80;G06T7/277;G06F17/16;G01S17/66;G01S17/931
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 李桂存

1.一種基于3D激光雷達的車輛檢測與跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

a)在無人駕駛汽車上采用64線激光雷達采集3D點云數據，將3D點云數據預處理后得到n個對象樣本S_k，k＝1,2,...,n，為對象k中的點，其中N_k為第k個對象樣本中包含的點的數量；

b)利用f＝{f₁,f₂,...,f_m}標示3D點云的特征向量，m＝207；

c)車輛特征Ⅰ由對象樣本S_k的慣性張量矩陣M中得到的特征向量的獨立項f₁～f₆組成；

d)車輛特征Ⅱ由對象樣本S_k的協方差矩陣C中得到的特征向量的獨立項f₇～f₁₂組成；

e)建立以無人駕駛汽車的后軸中心點為原點垂直地面向上方向為z軸正方向、朝向車輛前往為x軸正方向且根據右手法則得到y軸正方向的坐標體系，車輛特征Ⅲ由對象樣本S_kz軸分成10個層，將每一層點云中的點投影到垂直于z軸的平面上并計算出沿x軸的長度，得到10個分成特征f₁₃～f₂₂；

f)在x軸與z軸構成的平面劃分14×9組柵格，將3D點云投影到x軸與z軸構成的平面的柵格中得到xz平面的歸一化2D直方圖，計算出每個柵格中的點的數量，柵格中點的數量為其在直方圖對應區間上的值，直方圖上14×9個區間對應的值為車輛特征Ⅳf₂₃～f₁₄₈；

g)在y軸與z軸構成的平面劃分9×6組柵格，將3D點云投影到y軸與z軸構成的平面的柵格中得到yz平面的歸一化2D直方圖，計算出每個柵格中的點的數量，柵格中點的數量為其在直方圖對應區間上的值，直方圖上9×6個區間對應的值為車輛特征Ⅴf₁₄₉～f₂₀₂；

h)車輛特征Ⅵ由對象樣本S_k的反射強度平均值和方差f₂₀₃～f₂₀₄組成；

i)車輛特征Ⅶ由對象樣本S_k的長高比、長寬比、寬高比f₂₀₅～f₂₀₇組成；

j)準備包含有正樣本和負樣本的數據集，正樣本為3D激光雷達從不同角度掃描到的各種車輛，負樣本為灌木、建筑外墻及行人，將f₁～f₂₀₇構成的數據集分為訓練集和測試集，訓練集及測試集均包含正樣本和負樣本，將訓練集提取車輛特征并訓練SVM分類器，在測試集驗證SVM分類器的分類效果；；

k)當分類效果滿足要求時停止訓練，如果不滿足要求則重復執行步驟j)；

l)使用全局最近鄰算法結合卡爾曼濾波算法進行車輛跟蹤。

2.根據權利要求1所述的基于3D激光雷達的車輛檢測與跟蹤方法，其特征在于：步驟c)中慣性張量矩陣的計算公式為式中x_t、y_t、z_t為3D點云中第t個點在坐標體系中的坐標值。

3.根據權利要求1所述的基于3D激光雷達的車輛檢測與跟蹤方法，其特征在于：步驟d)中協方差矩陣式中

為3D點云中的點在x、y、z方向上坐標的平均值。

4.根據權利要求1所述的基于3D激光雷達的車輛檢測與跟蹤方法，其特征在于：步驟f)中利用公式計算柵格單元(p,q)中的點的數量，其中x_min、x_max為對應對象點云在x軸上的上點的最小值及最大值，z_min、z_max為對應對象點云在z軸上的上點的最小值及最大值，x_i為第i個點在x軸的坐標值，z_i為i個點在z軸的坐標值。