[发明专利]一种障碍物检测方法及系统有效
申请号: | 201710368864.2 | 申请日: | 2017-05-23 |
公开(公告)号: | CN107169986B | 公开(公告)日: | 2019-09-17 |
发明(设计)人: | 张昊;李擎;苏中;刘宁;刘洪;费程羽 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学;北京信息科技大学 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;G01S17/93 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 王戈 |
地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 障碍物 检测 方法 系统 | ||
1.一种障碍物检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取N线激光雷达扫描得到的点云数据,所述点云数据竖直方向坐标不同、水平面上的投影为N条平行直线;
将所述点云数据划分为Q个区域,所述Q个区域包括第1区域、第2区域至第Q区域;
依次对所述第1区域的点云数据、所述第2区域的点云数据至所述第Q区域的点云数据进行平面拟合,对应得到第1平面、第2平面至第Q平面;
依次获取所述第1区域的点云数据、所述第2区域的点云数据至所述第Q区域的点云数据中的障碍物的坐标;
对所述障碍物的坐标数据进行体素化处理,得到动态障碍物的坐标集合和静态障碍物的坐标集合;
所述依次对所述第1区域的点云数据、所述第2区域的点云数据至所述第Q区域的点云数据进行平面拟合,对应得到第1平面、第2平面至第Q平面,具体包括:
利用四分位差法构造门函数压缩数据,确定第i区域点云数据的门上限和门下限;其中i=1,2,……,Q;
根据所述第i区域点云数据的门上限和所述门下限确定所述第i区域点云数据更新后的区域,所述第i区域点云数据更新后的区域为所述门上限和所述门下限之间的点云数据区域;
根据所述第i区域点云数据更新后的区域,利用随机抽样一致性算法进行平面拟合,得到第i区域的初始平面;
当i=1时,将所述第i区域的初始平面确定为第i平面;
当i>1时,判断第i区域的初始平面是否有效,得到第一判断结果;
当所述第一判断结果表示是时,确定所述第i区域的初始平面为第i平面;
当所述第一判断结果表示否时,判断第i+1区域的初始平面是否有效,得到第二判断结果;
当所述第二判断结果表示是时,确定所述第i+1区域的初始平面为第i平面。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述点云数据划分为Q个区域,具体包括:
将所述水平面上投影的N条直线中每连续m条直线对应的点云数据划分为同一区域,依次得到第1区域、第2区域至第Q区域;所述第1区域的点云数据包括所述N条直线中第1至m条直线对应的点云数据,所述第2区域的点云数据包括所述N条直线中第m至2m-1条直线对应的点云数据,所述第Q区域的点云数据包括所述N条直线中第1+(Q-1)(m-1)至1+Q(m-1)条直线对应的点云数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用四分位差法构造门函数压缩数据,确定第i区域点云数据的门上限和门下限,具体包括:
确定所述第i区域点云数据的四分位差IQR=Q75%-Q25%;其中IQR表示所述第i区域中竖直方向坐标小于z75%且大于z25%的点云数据区域,其中竖直方向坐标z75%=z1+Δz×75%,z25%=z1+Δz×25%,z1为所述第i区域中点云数据中竖直方向坐标最小值,Δz为所述第i区域中点云数据中数值方向坐标最大值与最小值的差值;
确定所述第i区域点云数据的门上限为Qmax=Q75%;
确定所述第i区域点云数据的门下限为Qmin=Q25%-0.5×(IQR)。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第i区域点云数据更新后的区域,利用随机抽样一致性算法进行平面拟合,得到第i区域的初始平面,具体包括:
在所述第i区域点云数据更新后的区域,利用三点的随机抽样一致性算法进行平面拟合,得到初始拟合后的平面;
判断所述初始拟合后的平面内点数量是否大于设定阈值,得到第三判断结果;
当所述第三判断结果表示是时,将所述初始拟合后的平面确定为第i区域的初始平面;
当所述第三判断结果表示否时,返回利用三点的随机抽样一致性算法进行平面拟合的步骤。
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