[发明专利]一种激光雷达点云积分目标检测方法、介质及系统

权利要求书

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D_thr，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,…,T_m}进行关联，将划分为：

其中，是与目标T_j对应的点云，j＝1,…,m，而为未关联点云；

2.3对中的任意点x_l，y_l，z_l为该点坐标，根据目标T_j的运动速度V^j＝[v_x,v_y,v_z]^T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,…,T_m}，重复步骤3.2、3.3进行点云与目标的关联；

3.2对目标T_i，用立方体模型表示为T_i＝[x_i,y_i,z_i,L_i,W_i,H_i,θ_i]^T，其中x_i,y_i,z_i为其中心坐标，L_i,W_i,H_i为长度、宽度、高度，θ_i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T_i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。