一种激光雷达点云积分目标检测方法、介质及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113933851A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202111191668.5(22)申请日2021.10.13(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区南山街道崇文路2号(72)发明人岑明徐沾林赵崇峻(74)专利代理机构重庆市恒信知识产权代理有限公司50102代理人刘小红(51)Int.Cl.G01S17/08(2006.01)G01S17/93(2020.01)权利要求书2页说明书6页附图1页(54)发明名称一种激光雷达点云积分目标检测方法、介质及系统(57)摘要本发明请求保护一种激光雷达点云积分目标检测方法、介质及系统。该方法通过对多个连续时刻的激光雷达点云进行时间积分操作来提高激光雷达的检测能力，步骤包括：首先采集激光雷达点云数据，对原始点云进行地面分割，再对分割后的非地面点云构建点云时间积分模型，根据点云距离执行不同的时间积分操作；然后将积分处理后的点云进行聚类，并对聚类获得的目标进行跟踪滤波，得到目标运动状态。其中，时间积分操作将多个连续时刻的点云，根据聚类划分得到的目标速度映射到当前时刻，再对映射后的多个点云集合求并集。本发明能使得低线束雷达能达到高线束雷达的检测效果，有效提高激光雷达对于远距离目标以及微小目标的检测能力。CN113933851ACN113933851A权利要求书1/2页1.一种激光雷达点云积分目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1.1在当前时刻k，激光雷达采集周边环境点云数据，对原始点云进行地面分割，根据原始点云z坐标进行分类，筛选地面点云集和非地面点云集1.2将非地面点云根据距离门限Dthr，筛选出远距离稀疏点云集和近距离密集点云集满足1.3将远距离稀疏点云加入远距点云队列构造点云时间积分模型，根据点云的时刻及对应目标运动状态执行时间积分操作，得到新的点云集1.4对新点云集进行聚类，并对聚类获得的目标进行跟踪滤波，得到目标运动状态。2.根据权利要求1所述的一种激光雷达点云积分目标检测方法，其特征在于，所述点云时间积分操作，具体包括以下步骤：2.1对当前时刻k，根据上一时刻目标运动状态估计进行一步预测，得到k时刻的目标运动状态将加入到目标状态队列2.2对每一个时刻ki，对应的远距点云队列中的按照目标状态队列中的包含的目标集合{T1,…,Tm}进行关联，将划分为：其中，是与目标Tj对应的点云，j＝1,…,m，而为未关联点云；2.3对中的任意点xl，yl，zl为该点坐标，根据目标Tj的运动速jT度V＝[vx,vy,vz]进行变换，映射到当前时刻k：对应的变换后记为远距点云成为其中，未关联点云对应的虚拟目标运动速度为V0＝[0,0,0]T。2.4近距点云与映射后的目标点云远距点云累加，得到时间积分后的新点云：3.根据权利要求2所述的点云时间积分操作，其特征在于，所述远距点云与目标的关联方法，具体包括以下步骤：3.1对每一个时刻ki的远距点云集合中的点云以及目标集合{T1,…,Tm}，重复步骤3.2、3.3进行点云与目标的关联；T3.2对目标Ti，用立方体模型表示为Ti＝[xi,yi,zi,Li,Wi,Hi,θi]，其中xi,yi,zi为其中心2CN113933851A权利要求书2/2页坐标，Li,Wi,Hi为长度、宽度、高度，θi为方位角；3.3对每一点云满足：其中δ为关联门限，则点云P(x,y,z)与目标Ti关联，如该点云与所有目标均不能关联，将其划分到点云集4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～3任一项所述的激光雷达点云积分目标检测方法。5.一种激光雷达点云积分目标检测系统，其特征在于，包括：采集模块：用于通过激光雷达采集周围点云数据，对点云数据进行预处理，筛选出有效点云，并划分出感兴趣区域，再将感兴趣区域内的点云数据进行地面分割，筛选地面点云集和非地面点云集；检测模块：用于将非地面点云筛选出远距离稀疏点云和近距离密集点云，对远距离稀疏点云构建点云时间积分模型，根据点云的时刻及对应目标运动状态执行时间积分操作，得到新的点云集；将积分后的点云进行聚类处理，获得目标位置与形状信息；跟踪模块：用于对聚类获得的目标位置与形状数据进行跟踪滤波，得到目标运动状态。3CN113933851A说明书1/6页一种激光雷达点云积分目标检测方法、介质及系统技术领域[0001]本发明属于自主无人系统环境感知技术领域，具体涉及一种激光雷达点云积分目标检测方法。背景技术[0002]环境感知是自主无人系统(包括无人驾驶车辆、智能机器人等)的关键技术之一，是决策规划与控制的基础。激光雷达作为一种主要的环境感知传感器，其目标检测方法