[發明專利]一種基于三維激光雷達的空間移動目標檢測方法

有效

• 申請號: 202010095900.4
• 申請日: 2020-02-17
• 公開（公告）號: CN111340875B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 賴際舟;邱佳月;李志敏;岑益挺;呂品
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06T7/155;G06T7/12;G01S17/89;G01S7/48
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 施昊

1.一種基于三維激光雷達的空間移動目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)周期讀取k時刻激光雷達點云S_k，進行點云劃分；

(2)根據劃分后的點云分布情況進行優化的Ransac地面分離，獲取地面上的障礙物；記分離后點云信息為

(3)將基于距離圖像的點云分割方法應用于以進行障礙物分割，并映射為灰度圖像I_k；

(4)利用自適應形態學濾波以進行灰度圖像I_k的空洞填充和噪聲濾除，獲得處理后的圖像

(5)在圖像上框選障礙物，獲取其中心，并計算障礙物相對于激光雷達的相對距離和相對偏航角。

2.根據權利要求1所述基于三維激光雷達的空間移動目標檢測方法，其特征在于，在步驟(1)中，所述點云劃分的過程如下：

(1-1)定義傳感器坐標系的X，Y，Z軸分別為激光雷達的前向，右向，下向；

(1-2)周期讀取k時刻三維激光雷達點云S_k＝{s_i}，i＝1，2，…,N_a，i按照激光雷達線與傳感器Z軸方向夾角從小到大依次遞增，N_a為激光雷達線數；s_i＝{p_ij}，j＝1，2，…,N_b，N_b為單線激光點云的激光點個數，p_ij表示第i線激光點云的第j個激光點；

(1-3)將s_i平均分為N_c段，S_k將被劃分為N_a×N_c段，記B_k,l為k時刻激光雷達點云S_k的第l段激光點云，l＝1,2,…,N_a×N_c。

3.根據權利要求2所述基于三維激光雷達的空間移動目標檢測方法，其特征在于，在步驟(2)中，所述優化的Ransac地面分離的過程如下：

(2-1)設置參數并進行初始化：

記K_s為最大迭代次數，K為迭代次數；記為候選地面點集，為的候選地面點個數，為B_k,l中的候選地面點個數；記T_better為候選地面點集滿足最優地面點集的激光點數量比重閾值，det(C_best)為候選地面點集滿足最優地面點集的激光點分布權重協方差矩陣C_best的行列式；記為最優地面點集，為的最優地面點個數，為B_k,l中的最優地面點個數；定義候選地面點集為與擬合的地面平面之間滿足距離閾值的激光雷達點集，最優地面點集為數量比重滿足激光點數量比重閾值且激光點分布權重協方差矩陣行列式最大的激光雷達點集；

初始化K_s＝∞，K＝0，T_better＝0，det(C_best)，

(2-2)篩選k時刻雷達點云采樣先驗數據集：

當k＝0時，由于地面點僅存在于激光雷達下半視場僅選取激光雷達點云根據如下公式求k＝0時刻的每一個B_0,l的質心，記為x_k,l，質心的集合記為先驗數據集D₀：

其中，m_l為B_0,l中激光點個數；為x_k,l的三維坐標，(x_i,y_i,z_i)為B_0,l中第i個激光點的三維坐標；

當k≠0時，根據k-1時刻的數據計算得到相應的先驗數據集D_k；

(2-3)根據采樣點擬合k時刻的地面模型：

在先驗數據集D_k中迭代隨機抽樣3個樣本，利用克萊姆法則計算k時刻模型參數，設擬合平面P_k:ax+by+cz+d＝0，3個樣本分別為(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，(x₃,y₃,z₃)，則：

(2-4)根據激光點與模型的歐式距離篩選候選地面點集

設置距離閾值為L₁＝2δ，δ為點云到k時刻模型距離的標準差；計算激光點p_ij到平面P_k的歐式距離

其中，(x_ij,y_ij,z_ij)為p_ij的三維坐標；

若將p_ij加入并更新

(2-5)根據候選地面點的比重與分布篩選最優地面點集：

記k時刻的候選地面點所占比重為T_count，當T_count＞T_better時，比較候選地面點的分布權重協方差矩陣C，當det(C)＞C_best更新最優地面點集T_count和C計算式如下：

其中，N_k為k時刻激光雷達點總個數，定義為激光雷達點云的權重中心，為B_k,l中候選地面點比重，n_k,l為B_k,l中激光點個數，上標T表示轉置；

(2-6)更新迭代次數并判斷是否滿足終止條件：

不斷更新迭代次數K，如果K≤K_s，則跳轉至步驟(2-2)，直到滿足終止條件，如果K＞K_s，將直接停止迭代；K_s的計算式如下：

其中，μ為采樣K_s次都至少包含一個非地面點的概率；p_k,l為k時刻從B_k,l中采樣構成數據集的概率，k＝0時，k≠0時，p_k,l為k-1時刻得到的先驗采樣概率；為k時刻B_k,l中的最優地面點的比率，其計算式如下：

(2-7)利用最優地面點集根據整體最小二乘法更新擬合平面；

(2-8)計算k時刻的最優地面點比重，得到k+1時刻解算模型參數的先驗數據集：

將k時刻B_k,l的的最優地面點比重映射到[δ,1]：

其中，0＜δ＜0.5；

根據最優地面點分布獲得k+1時刻采樣數據集：

記p_k+1,l為k時刻從B_k+1,l中采樣的概率，記D_k+1為根據p_k+1,l從B_k+1,l中取整抽樣數據集：

(2-9)定義k時刻的地面點云為最優地面點集根據下式計算分離地面后點云信息