[发明专利]一种基于路侧固态激光雷达的背景过滤方法和系统

说明书

本申请公开了一种基于路侧固态激光雷达的背景过滤方法和系统，通过设计基于固态激光雷达的通道扫描角度的空间划分方法，提取单通道点云并融合叠加所有背景数据帧各通道的点云，基于给定阈值识别出各个基于通道扫描空间的背景空间单元和非背景空间单元，将实时数据帧基于通道进行背景差分得到各单通道的道路用户信息数据帧，将得到的各通道道路用户信息数据帧拼接成一整个道路用户信息数据帧，实现背景过滤。本申请解决了路侧机械旋转式激光雷达长时间工作导致精度下降的问题，及多线束路侧机械旋转式激光雷达使用寿命较短，部署成本高的问题。消除了固态激光雷达重复扫描区域对过滤效果的影响，为自动驾驶车辆提供了精确的道路用户信息。

技术领域

本申请涉及智能交通感知技术领域，特别涉及一种基于路侧固态激光雷达的背景过滤方法和系统。

背景技术

随着城市现代化发展的速度加快，车辆急剧增加，交通也愈发拥挤，因此智能交通成为目前交通领域发展的重点。“智慧道路智慧车”---车路协同系统自然成为了该领域的研究重点之一。

车辆和行人作为交通的参与主体，是道路和车辆都应该重点监控的对象，车辆和行人的速度位置等信息的获取是避免交通安全事故的前提。自动驾驶车辆上通常会装配的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、相机、GPS和IMU等。激光雷达由于具备对于人类视觉范围以外、中远距离的环境感知的能力而得以广泛运用，与传统的车载激光雷达传感器不同，

路侧激光雷达传感器部署在交叉口周围或道路沿线的静态位置，能采集到厘米级空间分辨率的交通点云数据、获取道路用户高分辨率的轨迹数据，可以优化交通控制、降低交通安全事故发生率、为道路车载传感器提供所需要的数据等。

在车路协同系统中，通过路侧的激光雷达提供的数据进行目标道路用户信息提取时，原始数据包含道路用户信息和静态背景信息，需要进行背景过滤操作，分离出静态背景和动态路况，为自动驾驶车辆提供高精度的实时路况信息。由于路侧激光雷达需要长时间工作，而机械旋转式的激光雷达随着工作时间的增加，打出的点的振动幅度也会增大，精度会慢慢下降，从而导致背景构建和背景过滤效果不尽如人意。长时间的工作也会影响机械旋转式激光雷达的使用寿命，为了保证精度要求则需要周期性更换，导致部署成本增加，特别是多线束的激光雷达，成本急剧增加。而固态激光雷达由于内部构造的特性，各通道在排列上会有一定的错位，导致每个通道能扫描到的垂直角度不尽相同；且相邻通道在一定水平角度上会重复扫描，被重复扫描到的道路用户可能会存在部分区域点云密度偏大的情况，在背景过滤时会因为阈值的选取不当而被看成是背景单元，直接影响背景过滤的效果。

针对这些问题，本申请提出了一种基于路侧固态激光雷达的背景过滤方法，既解决了路侧机械旋转式激光雷达长时间工作导致精度下降的问题，也解决了多线束路侧机械旋转式激光雷达使用寿命较短，部署成本高的问题；同时也消除了固态激光雷达重复扫描区域对过滤效果的影响，为自动驾驶车辆提供了精确的道路用户信息。

发明内容

本申请提出了一种基于路侧固态激光雷达的背景过滤方法和系统，针对现有问题的不足，本申请首先设计了基于固态激光雷达的通道扫描角度的空间划分方法；然后通过路侧固态激光雷达得到的数据作为背景构建帧，通过提取单通道点云，可以分别聚合背景数据帧的各通道点云，得到和固态激光雷达通道个数相同的融合数据帧；再基于给定阈值识别出各个基于通道扫描空间的背景空间单元和非背景空间单元；再将实时数据帧的通道点云分别提取出来，放入对应的通道背景空间进行背景差分；最后将得到的各通道的道路用户信息数据帧拼接成一整个道路用户信息数据帧，实现背景过滤。

为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

一种基于路侧固态激光雷达的背景过滤方法，具体包括以下步骤，

根据固态激光雷达的通道扫描角度对路侧固态激光雷达的扫描空间进行划分，获取路侧固态激光雷达的多帧点云数据；

以所述多帧点云数据作为背景数据帧，通过对应关系获取背景数据帧单通道点云数据；