[发明专利]基于单线激光雷达通过隧道的无人车导航控制方法

权利要求书

1.基于单线激光雷达通过隧道的无人车导航控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)选用车载单线激光雷达，在行车时，对周围环境进行高频扫描，生成对应的局部二维激光点云图；

2)使用步骤1)中生成的局部二维激光点云图，通过累计概率霍夫线变换算法初步提取激光点云中拟合线段的点集合，即线段点集合；

3)使用步骤2)中的线段点集合，通过加权线段拟合算法来构建基于线段的二维激光地图；

4)在隧道的场景下，通过对步骤3)中生成的二维激光地图进一步的筛选，提取出拟合隧道两边的平行线段，计算两边平行线段的中心平行线，以在中心平行线上同时位于单线激光雷达前方固定距离的点，作为目标追踪点；

5)使用步骤4)得到的目标追踪点，利用pure pursuit算法，对目标追踪点进行跟踪控制，便能够顺利通过隧道。

2.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达通过隧道的无人车导航控制方法，其特征在于，在步骤1)中，生成局部二维激光点云图，包括以下步骤：

1.1)将车载单线激光雷达安装在无人车上；

1.2)利用单线激光雷达，对周围环境进行实时的扫描，获取生成的局部二维激光点云图。

3.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达通过隧道的无人车导航控制方法，其特征在于，在步骤2)中，对步骤1)获取得到的局部二维激光点云图，使用累计概率霍夫线变换算法，来提取所有可能的线段点集合，具体过程如下：

2.1)在极坐标系下，将通过坐标点(x₀,y₀)的所有直线表达为r＝x₀cosθ′+y₀sinθ′，其中，r表示极径，θ′表示极角；然后，在直角坐标系中，对于单个点(x₀,y₀)，将θ′作为X轴，r作为Y轴，绘制出其对应的正弦曲线；将局部二维激光点云图中的所有点，绘制对应的正弦曲线，如果有多个点对应的正弦曲线存在交点，则说明这些点属于同一条直线，通过设置一个阈值，来判断是否检测到一条直线，而累计概率霍夫线变换算法，则能够输出线段的端点(x₀,y₀,x₁,y₁)，其中，(x₀,y₀)为左端点坐标，(x₁,y₁)为右端点坐标；

2.2)使用步骤2.1)的方法，将局部二维激光点云图中所有可能是线段的点集合进行保存。

4.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达通过隧道的无人车导航控制方法，其特征在于，在步骤3)中，针对步骤2)提取的线段点集合，加权线段拟合算法的目标是通过使用传感器噪声模型以及极大似然估计方法，来估计一个最优拟合线段的集合，以最小的误差来生成基于线段的二维激光地图，具体情况如下：

所述传感器噪声模型包含距离噪声模型和角度噪声模型，构建的距离噪声模型为角度噪声模型为其中，是距离真实值，ε_d是传感器的随机噪声，是单线激光雷达的距离测量值，是角度测量值，是角度真实值，ε_φ是测量噪声；利用传感器噪声模型能够通过噪声的高斯分布，计算来近似真实距离测量值来近似真实角度测量值使用上述传感器噪声模型对步骤2)提取的线段点集合进行重新估计，减少误差，并获取得到新的线段点集合；

将上述重新估计得到的新的线段点集合，通过极大似然估计方法，利用公式来拟合直线L(r,θ′,s)，使得误差δ_k最小化，其中，(r,θ′)表示极坐标系下的直线，s表示线段上点的加权平均位置，能够有效地表示线段的位置中心，L表示拟合的直线，δ_k表示点集合拟合估计的直线所产生的误差；利用极大似然估计方法，对线段点集合做出最优估计，计算出所有满足条件的线段，生成基于线段的二维激光地图；

对生成的基于线段的二维激光地图，作进一步的线段融合，将可能的线段匹配对转换到参考帧中，利用卡方检验来计算线段匹配对之间的相似性，将相似性超过阈值的线段匹配对进行融合，最后再输出融合后的基于线段的二维激光地图。