[发明专利]一种基于激光雷达的车辆检测方法在审
申请号: | 202310587929.8 | 申请日: | 2023-05-23 |
公开(公告)号: | CN116500647A | 公开(公告)日: | 2023-07-28 |
发明(设计)人: | 林其峰 | 申请(专利权)人: | 厦门利成智能科技有限公司 |
主分类号: | G01S17/931 | 分类号: | G01S17/931 |
代理公司: | 北京德邻共创知识产权代理有限公司 16134 | 代理人: | 杨俊 |
地址: | 361000 福建省厦门市软*** | 国省代码: | 福建;35 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 激光雷达 车辆 检测 方法 | ||
1.一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
S1:获取雷达原始数据:雷达原始数据中含有原始距离值和原始激光强度值;
S2:将雷达的原始数据中的距离值和光强值分别进行定量获取,该定量数据至少20帧以上的数据,随后进行中值滤波;
S3:计算雷达当前状态,先判定激光强度值的范围,不同的范围对应着不同的阈值,当滑动中值滤波后的光强度极差值小于对应的阈值时,雷达的状态稳定,能够用于判断雷达覆盖区域状态;当滑动中值滤波后的光强度极差值大于对应的阈值时,表示存在干扰,进行干扰排除后重新计算,直至雷达的状态稳定进入步骤S4;
S4:判断当前车位状态,结合步骤S3得出的雷达稳态结果,在雷达处于稳态的条件下,设定时间阈值和距离,在符合时间和距离双重条件时,判定车位内有车辆驶入,在不符合时间和距离条件时,判定车位内无车辆。
2.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于:所述步骤S1中的雷达原始距离值为激光雷达检测到物体的距离,原始激光强度值表示激光雷达发射回来的激光强度值。
3.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于:步骤S3中在计算雷达当前状态时,当激光强度值均值x≤50,阈值为40,当激光强度值均值x≥1000,阈值为激光强度值的均值*0.1。
4.如权利要求3所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于,当激光强度值均值x≥50且≤1000时,阈值为(-3*x*x+6000*x-292500)/45125+40。
5.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于:所述步骤S4中在设定时间阈值和距离时,优选设定时间阈值为20秒,距离值为3600毫米,在稳态情况下,雷达距离值连续20秒输出距离都在3600毫米内,则表示车位有车驶入,否则表示车位无车。
6.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于:所述步骤S2中的中值滤波采用滑动中值滤波,通过将距离值和亮度值分别定量获取后进行中值滤波,以处理数值中的噪声和细节,去除雷达数据中的噪声。
7.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于,所述步骤S1中在获取雷达原始数据前,构建光强度与距离值关联模型矩阵,通过关联模型矩阵输出雷达发射的光强度与接收到的回波之间参数关系。
8.如权利要求7所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于,在获取雷达原始数据时,当杂波信号超过设定阈值时,对关联模型矩阵输出数据进行小波变换,过对输出数据进行小波包分解,得到了信号的高频部分和低频部分,然后对不同频率层次的信号进行叠加,从而得到经过处理的输出结果。
9.如权利要求8所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于,在进行小波包分解时,将第一层的信号通过小波包分解得到一个频率层次较高的信号,然后将其作为第二层信号的输入;在第二层中,将通过对第一层信号进行小波包分解,得到频率层次较低的信号,将其与第一层信号进行叠加,从而得到处理后的输出结果。
10.如权利要求7所述的一种基于激光雷达的车辆检测方法,其特征在于,在获取雷达原始数据时,当杂波信号在设定阈值内时,对关联模型矩阵输出数据进行傅立叶变换,通过傅立叶变换,将杂波信号从原始数据中分离出来,从而准确地预测目标的存在和位置信息。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门利成智能科技有限公司,未经厦门利成智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310587929.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。