[发明专利]一种基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法

权利要求书

1.一种基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.引用SqueezeSeg的深度学习网络对激光雷达采集的点云数据进行语义分割，将点云数据分为河岸、植被和桥三大类；

S2.对步骤S1提取出的河岸点进行平滑滤波操作，接着通过图像处理的方式得到控制点；首先对连续多帧的河岸点云数据进行融合，然后进行平滑滤波，接着通过图像腐蚀的方法，来对河岸点进行细化，得到河岸的特征点；

S3.对河岸的特征点进行排序，作为B样条拟合的控制点；

S4.对排完序的控制点进行无迹卡尔曼滤波UKF平滑；

S5.采用B样条拟合控制点，描绘出河岸形状的曲线；

S6.通过步骤5可得到河面区域，对河面区域中的障碍物占据的区域进行标识，进行粒子滤波。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括：首先，需要改变激光雷达点云直接输出作为输入，然后基于卷积神经网络和重构的条件随机场CRF的端到端管道进行语义分割，将点云数据分为河岸、植被和桥三大类。

3.根据权利要求2所述的基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，所述的步骤S2具体包括：t帧的点云与前两帧的点云合并得到Q，将Q映射到图像坐标系中得到灰度图Gray_Image，然后对Gray_Image进行腐蚀操作，根据河岸的几何特征去除误分类的河岸点云，随后，利用均值滤波进行平滑，将像素值小于阈值M的像素赋值为0，减小合并误差，最后将图像中像素值大于0的像素映射到点云坐标系中，得到河岸点云的特征点。

4.根据权利要求3所述的基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，所述的图像腐蚀是利用一个内核对图像进行卷积，内核中有一个点被定义为锚点，然后提取内核覆盖区域的像素最小值来替换锚点位置的像素值；腐蚀具有消除图像中细小物体，平滑较大物体边界的作用；结构元B对A图像中(x，y)位置的腐蚀，定义为，将B的原点放置于(x，y)处，图像A中与B重合区域的最小值，表达如下：

将结构元B的原点访问图像A中的每一个像素，通过上述公式，即可得到腐蚀后的图像C。

5.根据权利要求3所述的基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，所述的步骤S3中，将步骤2提取的河岸的特征点按照坐标划分到四个象限，分别按照余弦的大小进行排序。

6.根据权利要求5所述的基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，所述的步骤S4具体包括：

S41.预测，通过上一帧的最优值x和协方差p，构建sigma点集，通过状态转移函数映射新的sigma点集；预测状态估计值x和协方差P；

S42.观测，构建sigma点集，通过观测函数映射到新的sigma点集，预测观测的估计值z和协方差Pz；

S43.更新，同状态测量的协方差矩阵计算卡尔曼增益K，使用卡尔曼增益加权平均得到更新状态。

7.根据权利要求6所述的基于激光雷达的高鲁棒性无人船提取水面可通行区域的方法，其特征在于，所述的步骤S5中：将步骤S4取得的一系列的控制点，一系列的节点和一系列的系数，每个系数对应一个控制点，系数的计算必须保证某个连续条件，所有曲线段连接在一起满足某个连续条件，最后将多个贝塞尔曲线连接得到B样条。