[发明专利]基于激光雷达扫描的路沿检测方法

说明书

本发明涉及一种基于激光雷达扫描的路沿检测方法，用于在道路环境中获取道路的路沿，包括：以路面为X‑Y平面、激光雷达在X‑Y平面的投影点为原点以及垂直于路面向上的方向为Z轴方向，建立三维坐标系；通过激光雷达扫描获取环境的多帧激光数据，用于形成点云数据；所述点云数据包括多个包含三维坐标信息的扫描点；对每一帧激光数据，对扫描线上的扫描点进行梯度滤波获取路沿候选点；对符合条件的路沿候选点进行二次曲线拟合，得到路沿检测结果。上述路沿检测方法不受天气和光照的影响，适用面广。

技术领域

本发明涉及路面环境检测技术领域，特别是涉及一种基于激光雷达扫描的路沿检测方法。

背景技术

近年来，自动驾驶技术由于道路安全与运输效率的需求迅速发展。路沿是城市道路的必要组成元素，路沿检测是无人车环境感知系统的重要部分。现有技术主要采用相机，利用图像的边缘检测法获取路沿，这种方法易受天气和光照影响，使用受到限制。

发明内容

基于此，有必要提供一种不受天气和光照影响的路沿检测方法。

一种基于激光雷达扫描的路沿检测方法，用于在道路环境中获取道路的路沿，包括：

以路面为X-Y平面、激光雷达在X-Y平面的投影点为原点以及垂直于路面向上的方向为Z轴方向，建立三维坐标系；

通过激光雷达扫描获取环境的多帧激光数据，用于形成点云数据；所述点云数据包括多个包含三维坐标信息的扫描点；

对每一帧激光数据，对扫描线上的扫描点进行梯度滤波获取路沿候选点；

对符合条件的路沿候选点进行二次曲线拟合，得到路沿检测结果。

在其中一个实施例中，所述对扫描线上的点进行梯度滤波获取路沿候选点的步骤包括：

获取与当前点相邻的前一扫描点的第一高度值、与当前点相邻的后一扫描点的第二高度值；

计算所述第一高度值和第二高度值之间的高度差值；并将所述高度差值除以2作为当前点的梯度；

根据当前点到坐标系原点的距离设定梯度阈值；

若当前点的梯度大于设定的梯度阈值，则当前点为路沿候选点。

在其中一个实施例中，所述激光雷达为多线雷达，所述对扫描线上的扫描点进行梯度滤波获取路沿候选点的步骤中，是对一帧激光数据中的每条扫描线上的点进行梯度滤波。

在其中一个实施例中，选定道路走向为Y轴方向，指向路沿的方向为X轴方向，获取符合条件的路沿候选点的步骤包括判断是否同时符合以下三个条件：

路沿候选点的数量大于设定的数量阈值；

Y轴方向上的相距最大的两个路沿候选点之间的距离大于设定的长度阈值；

各路沿候选点与X轴的垂直距离的平均值与上一帧的该平均值的差值小于设定的阈值。

在其中一个实施例中，在对每一帧激光数据进行处理之前，还包括：将点云数据中的散乱点去除的步骤。

在其中一个实施例中，所述将点云数据中的散乱点去除的步骤包括：

对扫描线上的所有点进行聚类划分：计算每个扫描点与相邻的前一扫描点的空间距离；若所述空间距离小于设定的阈值，则将当前处理的扫描点和前一扫描点作为同一聚类，否则当前处理的扫描点为不同聚类；

若聚类中的扫描点数量少于设定的数量阈值，则将聚类中的点作为散乱点去除。

在其中一个实施例中，对扫描点设置聚类标记，划分到相同聚类的扫描点具有相同的聚类标记，划分到不同聚类的扫描点具有不同的聚类标记。