[发明专利]一种面向无人驾驶车辆的目标检测定位方法及系统

说明书

本发明涉及一种面向无人驾驶车辆的目标检测定位方法及系统，方法包括：获得投影矩阵；确定检测目标在图像中的2D包围盒的像素坐标和种类信息；将激光雷达数据和前一步骤的信息进行时间同步并滤波；将滤波后的激光雷达数据通过投影矩阵投影到检测图像中，获得对应图像中检测目标的2D包围盒内的激光雷达数据并聚类；对该激光雷达数据在x和y方向求均值，得到检测目标相对于激光雷达坐标系的坐标；计算检测目标相对于车辆中心坐标系原点处的相对坐标；获取车辆的UTM坐标，计算检测目标在UTM投影坐标系下的坐标，并转换到WGS1984地理坐标系下。本发明中的上述方法能够实时检测目标并获得目标在WGS1984坐标系下的经纬度坐标。

技术领域

本发明涉及目标检测领域，特别是涉及一种面向无人驾驶车辆的目标检测定位方法及系统。

背景技术

无人驾驶车辆在执行巡逻和侦察任务中，经常需要检测特定目标并获取目标在WGS1984坐标系下的经纬度坐标。获取的经纬度坐标，除了可以为远程精准制导打击提供位置信息，还可以用以制作战场态势地图，对于无人作战意义重大。

而目前对于目标检测和定位的方法多数集中于检测目标，计算目标与车辆自身的相对距离，无法提供待检测目标在WGS1984坐标系下的经纬度坐标，且多数方法使用的目标检测方法实时性和检测准确率相对落后，因此本发明为了实现无人驾驶车辆在执行战场巡逻任务和侦察任务过程中，实时检测目标并获得目标在WGS1984坐标系下的经纬度坐标，提出了一种面向无人驾驶车辆的目标检测和定位的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向无人驾驶车辆的目标检测定位方法及系统，实时检测目标并获得目标在WGS1984坐标系下的经纬度坐标。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种面向无人驾驶车辆的目标检测定位方法，所述方法包括：

S1：采集车辆前方图像数据和雷达点云数据；

S2：采用相机激光雷达联合标定方法获得激光雷达坐标系和像素坐标系之间的投影矩阵P；

S3：获取训练集；

S4：构建目标检测网络；

S5：基于所述训练集对所述目标检测网络进行训练；

S6：采用训练后的目标检测网络确定检测目标在图像中的2D包围盒的像素坐标和种类信息；

S7：实时采集激光雷达数据；

S8：将所述激光雷达数据和所述检测目标在图像中的2D包围盒的像素坐标和种类信息进行时间同步；

S9：将时间同步后的激光雷达数据进行滤波处理；

S10：将滤波后的激光雷达数据通过投影矩阵P投影到所述S6产生的检测图像中，获得对应图像中检测目标的2D包围盒内的激光雷达数据；

S11：对获得的2D包围盒内的激光雷达数据进行DBSCAN聚类；

S12：将聚类后得到的激光雷达数据作为检测目标对应的激光雷达数据，对该激光雷达数据在x和y方向求均值，得到检测目标相对于激光雷达坐标系的坐标(x1,y1)；

S13：通过测量获得激光雷达坐标系相对于GPS安装点相对位置关系，并计算出检测目标相对于车辆中心坐标系原点Ov处的相对坐标(x2,y2)；

S14：实时获取GPS安装点在WGS 1984地理坐标系下的经纬度坐标和航向角theta，将车辆经纬度坐标转换到UTM投影坐标系下得到车辆的UTM坐标(x0,y0)，基于检测目标相对于车辆中心坐标系原点Ov处的相对坐标(x2,y2)，计算得到检测目标在UTM投影坐标系下的坐标(x3,y3)；