[發明專利]在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法及裝置

有效

• 申請號: 202110607326.0
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113064135B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 劉杰辰;陳佃文;黃宇凱;曹瓊;李科;郝玉峰
• 申請（專利權）人: 北京海天瑞聲科技股份有限公司
• 主分類號: G01S7/48
• 分類號: G01S7/48;G01S17/931
• 代理公司: 北京鉦霖知識產權代理有限公司 11722
• 代理人: 李志新;劉亞平

1.一種在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集點云數據連續幀，將當前幀的點云數據劃分為多個柵格，并確定地面點集及障礙物點集，其中，所述點云數據包括行進區域與其他區域；

根據所述地面點集，獲取所述當前幀的道路邊緣；

根據所述道路邊緣，得到所述障礙物的位置，所述位置包括路面及非路面；

基于所述障礙物的位置信息，檢測所述當前幀包含的所有障礙物的類別；

其中，各柵格的柵格弧長采用下述方式進行確定：獲取雷達的射線間隔c：，其中h為雷達高度，a、b分別為所述雷達相鄰的兩條射線與地面形成的夾角；根據所述雷達的射線間隔，確定所述行進區域中扇形柵格的弧長為，并確定所述其他區域中扇形柵格的弧長為。

2.根據權利要求1所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述將當前幀的點云數據劃分為多個柵格，并確定地面點集及障礙物點集，包括：

通過平面擬合確定所述點云數據中的基準平面；

將所述點云數據劃分為多個柵格；

基于所述基準平面及柵格確定所述點云數據中的地面點集及障礙物點集。

3.根據權利要求2所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述通過平面擬合確定所述點云數據中的基準平面，包括：

獲取所述當前幀的點云數據；

在所述點云數據中隨機迭代選取三個點形成平面；

獲取所述平面的法向量與所述點云數據的Z軸形成的夾角，保留所述夾角小于預設傾斜閾值的平面；

獲取點云數據中位于所述平面上的點的數量；

選擇所述點的數量最多的平面作為基準平面。

4.根據權利要求2所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，在所述通過平面擬合確定所述點云數據中的基準平面的步驟之后，方法還包括：

基于所述基準平面的法向量與所述點云數據的Z軸形成的夾角，對所述點云數據進行校準。

5.根據權利要求2所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述將所述點云數據劃分為多個柵格，包括：

獲取所述雷達的行進方向；

根據所述行進方向將所述點云數據劃分為行進區域與其他區域；

根據所述雷達的射線間隔，確定所述行進區域與其他區域的柵格弧長。

6.根據權利要求2所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述基于所述基準平面及柵格確定點云數據中的地面點集，包括：

基于臨近點數量，篩除所有柵格中的離散點；

基于柵格中點的最大高度差及平均高度值，逐一篩除所有柵格中的非地面柵格；

將所述基準平面中剩余的點集作為所述地面點集。

7.根據權利要求1所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述根據所述地面點集，獲取所述當前幀的道路邊緣，包括：

獲取所述雷達的行進方向；

獲取與所述地面垂直且與行進方向平行的路沿平面；

根據所述路沿平面確定所述道路邊緣。

8.根據權利要求2所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述根據所述地面點集，獲取所述當前幀的道路邊緣，包括：

基于柵格高度差及路沿高度閾值，確定與所述地面平行的路沿平面；

根據所述路沿平面確定所述道路邊緣。

9.根據權利要求1所述的在3D雷達點云連續幀數據中檢測障礙物的方法，其特征在于，所述根據所述地面點集，獲取所述當前幀的道路邊緣，包括：

基于路沿障礙物的檢測結果，確定所述路沿障礙物之間的距離；

根據所述距離確定所述道路的寬度及邊緣。