[发明专利]一种基于多帧匹配的激光雷达式车辆宽度测量方法

摘要

本发明提出了一种基于多帧匹配的激光雷达式车辆宽度测量方法，它以左、右激光雷达在对车辆进行外廓尺寸检测的时间段内获得的所有点云坐标数据作为方法输入，方法输出即为经过此方法计算出的车辆宽度测量值。经过此方法计算得出的车辆宽度与实际值的误差将远小于目前市面上采用的其他计算车辆宽度方法计算出的车辆宽度与实际值的误差。此方法消除了车辆前进方向与中轴线存在的偏转角度对于测量带来的误差，同时克服了左右雷达的同步要求和去除了部分噪声数据，能显著避免反复复检甚至手工测量。

主权项

1.一种基于多帧匹配的激光雷达式车辆宽度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：左右激光雷达采集点云坐标数据，并将点云坐标数据转换到同一坐标系下，得到左边雷达点云坐标数据集表示为L＝{(x_ij,y_ij)|i＝0,1,2,...,n‑1,j＝0,1,...,Q‑1}，其中，n表示左边雷达得到的点云坐标数据的帧数，每帧点云坐标数据中有Q个坐标点，(x_ij,y_ij)表示第i个点云坐标数据帧中第j个坐标点的坐标值；右边雷达得到的点云坐标数据集表示为R＝{(x_kv,y_kv)|k＝0,1,2,…,m‑1,v＝0,1,…,Q‑1}，其中m表示右边雷达得到的点云坐标数据的帧数，每帧点云坐标数据中有Q个坐标点，(x_kv,y_kv)表示第k个点云坐标数据帧中第v个坐标点的坐标值；步骤2：过滤数据，得到新的L和R，具体为：将L中满足Y_ij＞h₁或Y_ij＜h₂的点去除，同理，将R中满足y_kv＞h₁或y_kv＜h₂的点去除，其中，h₁表示坐标点Y轴方向上的阈值上限，h₂表示坐标点Y轴方向上的阈值下限，由预先设定；步骤3：将左边雷达按每K₁帧进行分组，则左边雷达的数据共有N₁组，N₁＝n/K₁，K₁值由预先设定；同理，将右边雷达按每K₂帧进行分组，则右边雷达的数据共有N₂组，N₂＝m/K₂，K₂值由预先设定；则可计算得到Lop₁＝{XL_t|t＝0,1,2,…,N₁‑1}，其中，op₁表示一种运算，XL_t根据式(1)计算且表示L中第t帧点云坐标数据帧经过op₁运算后得出的结果值，Lop₁表示L中所有N₁帧点云坐标数据都经过op₁运算后得到的结果集合；Rop₂＝{XR_s|s＝0,1,2,…,N₂‑1}，其中，op₂表示某种运算，XR_s根据式(2)计算且表示R中第s帧点云坐标数据帧经过op₂运算后得出的结果值，Lop₂表示R中所有N₂帧点云坐标数据都经过op₂运算后得到的结果集合；XL_t＝op₁{x_ij|i＝K₁*t,K₁*t+1,…,K₁*(t+1)‑1；x_ij∈L}          (1)XR_s＝op₂{x_kv|k＝K₂*s,K₂*s+1,…,K₂*(s+1)‑1；x_kv∈R}      (2)其中，x_ij是L中过滤之后剩下的第i帧的点云坐标数据的x坐标值，x_kv是R中过滤之后剩下的第K帧的点云坐标数据的x坐标值；步骤4：进行多帧匹配计算宽度，得到集合WD＝{w_b|w_b＝|XR_b‑XL_b|,b＝0,1,2,…,min(N₁,N₂)}，XR_b表示Lop₂中第b个值，XL_b表示Lop₁中第b个值，w_b表示车辆与点云坐标数据L_b、R_b对应部位的宽度值，min表示取最小值；步骤5：根据式(3)可计算得到车辆宽度；W＝max(WD)                            (3)式中，max表示取最大值。