[发明专利]一种障碍物检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及自动驾驶过程中障碍物的探测技术领域，尤其涉及一种障碍物检测方法。

背景技术

对障碍物的规避是自动驾驶的最主要挑战，对于安全行驶至关重要。如果不能及时方向障碍物，则很可能造成严重的安全事故。规避障碍物的前提是发现障碍物，即要能通过传感器采集到的信息实现对障碍物的检测。

现有的对障碍物的检测方法包括环视激光测距法，环视激光测距法是主要的障碍物搜索方法。因为环视激光雷达是机动车上唯一360度、三维、全景扫描的传感器，所以测距法基于环视激光雷达采集的数据点。

这种方法主要依据的是，对比照射在障碍物上的数据点和邻近的照射在非障碍物上(路面)的数据点，两者返回的高度信息存在明显区别。道路上常见的障碍物，如行人、路标、其他机动车辆、自行车、隔离栏和路缘等，都表现出明显的高度差别特征。

虽然环视激光雷达的每一个数据点都提供了相对高度信息，但测距法不采用这些原始的高度信息，因为：

1.由于现实中仪器存在误差，所以数据点中的高度值存在误差。高度值的精确度通常不能稳定区分一些相对高度较低的障碍物。而道路上即便是很小的障碍物(如砖头，人行道边界等)，如果不能准确及时发现，可能会对机动车的行驶带来危险。

2.这种误差和障碍物的距离呈正比，越远的数据点误差可能越大。

另一个可用的信息为数据点返回的直线距离信息。在旋转扫描的过程中，环视激光雷达的每一个激光束都是以一个固定的角度(相对于雷达的角度)向下扫描。一个光束扫描一圈(360度)后在物体上留下的扫描点轨迹形成一个光圈。当环视激光雷达扫描在绝对平坦的地面上的时候，每个光圈的半径是固定的。当地面不平坦存在障碍物时，光圈的半径就会相应地缩小。

相比之下，在一个扫描切面内，两个相邻的数据点高度值之差对于两个扫描点(激光束接触障碍物的点)之间高度变化，远不如这两个数据点距离之差来得敏感。主要因为：

1.低矮障碍物的高度值(分米级)要低于直线距离(分米级)一个量级。

2.环视激光雷达向下扫描的时候光束和地面的夹角相对较小，而且离机动车越远的地方夹角约小，因此对于高度变化反而更加灵敏。本方案正是要提出一种基于环视激光扫描雷达获取到的数据点距离之差来获取障碍物的方法。

发明内容

为此，需要提供一种障碍物检测方案，解决机动车对障碍物检测的问题以及环视激光雷达的障碍物检测问题。

为实现上述目的，发明人提供了一种障碍物检测方法，包括如下步骤：

通过环视激光雷达获取点i光束i的实测直线距离r_i；

通过环视激光雷达获取相邻光束i-1的实测直线距离r_i-1；

计算实测距离差d_i＝r_i-r_i-1；

获取点i预期的距离差d_i′；

对比d_i′和d_i，如果|d_i-d_i′|大于一预设值，则点i处有障碍物。

进一步地，所述“获取点i预期的距离差d_i′”包括如下步骤：

获取环视激光雷达与地面的高度h；

获取点i偏离竖直的角度θ；

根据h和θ算得点i预期的距离差d_i′。

进一步地，获取悬空障碍物的高度和障碍物正下方路面高度；

判断悬空障碍物的高度和障碍物正下方路面高度的差是否大于预设的安全高度，

如果大于则排除该悬空障碍物；

否则所述悬空障碍物为障碍物。

进一步地，通过二维平面激光扫描雷达进行扫描；

判断是否获取到返回的光束；

如果有，则返回的光束对应的数据点为是障碍物点。

进一步地，获取路面的斜率；

如果路面斜率在单位距离内上升值大于斜率预设值；

则认定所述路面为道路边缘。

进一步地，过滤掉遮挡在道路边缘前面的障碍物；

利用哈尔转换，提取道路边缘点。

进一步地，根据障碍物信息更新障碍物信息到障碍物地图。

进一步地，根据障碍物信息和障碍物对应点的信息更新障碍物信息到障碍物地图。