[发明专利]三维感测器的动态地面侦测方法

说明书

本发明提供一种三维感测器的动态地面侦测方法，其点云数据撷取步骤是提供三维感测器撷取路面的三维感测器坐标系点信息，并将其传送至点云接收处理模块。数据坐标转换步骤是将三维感测器坐标系点信息依据坐标转换关系式转换成车身坐标系点信息。高度基准线计算步骤是将车身坐标系点信息的车身坐标系点高度值进行折线拟合演算法而拟合出路面高度基准线。点云非地面分析步骤是分析侦测线而得到断点处。路缘重建步骤是将断点处连线而形成路缘。借此，利用区域生长演算法可提高路缘判断的准确度，且可适应多变化路面及车身动态变化情境。

技术领域

本发明是关于一种动态地面侦测方法，特别是关于一种三维感测器的动态地面侦测方法。

背景技术

一般使用线扫式车载光达感测器可准确侦测车量周遭的环境及障碍物，其中一关键步骤为地面点的判别。然而受环境、车身动态因素影响，静态规则的地面侦测(如高度滤除法)无法适应感测器的位置、角度以及地面坡度的变化。

目前市场上关于地面点云分类相关技术，可分为三项主轴。其一，以点云高度作为分类主要依据：以高度作为分类依据可大致将地面分类，但道路表面常有高度变化，又会受车身动态影响滤除面的水平，因此很难分出路缘与地面。其二，演算法仅适用于较单纯环境：目前有些演算法虽针对特征进行撷取，但仅限于理想状况道路，遇到环境复杂的场景就有产生误判的可能性。其三，先将点云产制网格后再行处理：部分技术采用将点云产制网格，但网格方法需要高密度光达(至少64层)，不适用于低密度光达。由上述可知，目前市场上缺乏一种运用低密度光达即可准确且快速地分析出路缘与路面的三维感测器的动态地面侦测方法，故相关业者均在寻求其解决之道。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种三维感测器的动态地面侦测方法，其透过高度基准线计算步骤的折线拟合演算法来提高障碍物信息与物体分类的准确度，而且利用点云非地面分析步骤侦测折点、断点及大坡度点的分布，然后进行去除杂讯并合成路缘线段及障碍物线段，通过折点、断点及大坡度点系统性重组后，可分析出较精确的路缘，使系统适用在更广泛的情境及更复杂的路貌，以解决已知技术中静态规则的地面侦测无法适应感测器的位置、角度及地面坡度变化所造成的误判以及使用高密度光达感测器的价格过高的问题。再者，所获得的准确地面区域不但可供自动驾驶决策运用，还可通过此地面区域的滤除来提高障碍误判断以及物体分类的准确率，进而大幅增加驾驶过程的安全性。

依据本发明的一实施方式提供一种三维感测器的动态地面侦测方法，其用以判断邻近车辆的路面，路面包含地面与路缘。三维感测器的动态地面侦测方法包含点云数据撷取步骤、数据坐标转换步骤、高度基准线计算步骤、点云非地面分析步骤以及路缘重建步骤，其中点云数据撷取步骤是提供三维感测器发射多个激光点至路面，然后三维感测器接收反射的激光点后输出多个三维感测器坐标系点信息，并传送三维感测器坐标系点信息至点云接收处理模块。此外，数据坐标转换步骤是利用点云接收处理模块将三维感测器坐标系点信息依据坐标转换关系式转换成多个车身坐标系点信息。而高度基准线计算步骤则是利用点云接收处理模块将车身坐标系点信息的多个车身坐标系点高度值进行一折线拟合演算法而拟合出一个路面高度基准线。再者，点云非地面分析步骤包含连续性分析子步骤，此连续性分析子步骤是利用点云接收处理模块分析各侦测线中相邻的任二个侦测点的二个侦测点高度值的一绝对差值。当绝对差值大于一预设差值时，此二个侦测点视为一断点处。至于路缘重建步骤则是利用点云接收处理模块将对应断点处的侦测点连线而形成路缘。

借此，本发明的三维感测器的动态地面侦测方法所获得的准确地面区域不但可供自动驾驶决策运用，还可通过此地面区域的滤除来提高障碍误判断以及物体分类的准确率，进而大幅增加驾驶过程的安全性。

根据本发明一实施例，其中前述三维感测器可包含三维光达感测器，此三维光达感测器具有水平视角、一垂直视角及一旋转频率，其中水平视角等于360度，垂直视角大于等于负15度且小于等于正15度，而旋转频率为10Hz。此三维光达感测器透过一乙太网络连接点云接收处理模块。