[发明专利]一种激光雷达障碍物识别方法及系统

权利要求书

1.一种激光雷达障碍物识别方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，获取激光雷达采集的原始点云数据、全球导航卫星系统GNSS采集的位置数据以及惯性测量单元IMU采集的姿态数据，并将所述原始点云数据、所述位置数据和所述姿态数据进行融合得到融合点云数据；

S2，将所述融合点云数据按时间顺序划分成多组融合点云数据片段，并对每组融合点云数据片段中的点云进行迭代最近点ICP配准，得到叠加点云数据，所述叠加点云数据包括多组叠加点云数据片段，且所述多组叠加点云数据片段与所述多组融合点云数据片段一一对应；

S3，对所述多组叠加点云数据片段中的每组叠加点云数据片段的点云进行聚类获取候选障碍物，并提取所述候选障碍物的静态信息；

S4，根据所述候选障碍物的静态信息，识别所述候选障碍物中的静态障碍物和动态障碍物，并提取所述动态障碍物的动态信息；

步骤S3具体包括：

利用超体聚类算法对每组叠加点云数据片段中的点云进行聚类获取每组叠加点云数据片段对应的候选障碍物，并提取每组叠加点云数据片段对应的候选障碍物的静态信息，所述静态信息至少包括质心、内外轮廓、体积、平均反射率和平均点云密度；

步骤S4具体包括：

对于每组叠加点云数据片段对应的候选障碍物中的每个候选障碍物，以每个候选障碍物的质心、内外轮廓、体积、平均反射率和平均点云密度为特征分量构建每个候选障碍物的特征向量，并将每个候选障碍物与相邻的叠加点云数据片段对应的候选障碍物分别进行互相关分析，得到每个候选障碍物与所述相邻的叠加点云数据片段对应的候选障碍物中每个障碍物之间的互相关系数；

对于每组叠加点云数据片段对应的候选障碍物中的任一候选障碍物，将所述相邻的叠加点云数据片段对应的候选障碍物中，与所述任一障碍物之间的互相关系数大于预设阈值的候选障碍物作为所述任一候选障碍物的同一障碍物；

对比所述同一障碍物在两组相邻的叠加点云数据片段中质心位置，将质心位置发生改变的同一障碍物识别为动态障碍物，并提取所述动态障碍物的动态信息，所述动态信息至少包括速度和运动方向。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

对所述原始点云数据和所述姿态数据进行下采样，使得所述原始点云数据、所述位置数据和所述姿态数据三者的频率相同，且使得所述原始点云数据中的每一帧点云对应一个位置和一个姿态；其中，所述原始点云数据、所述位置数据和所述姿态数据三者构成多元点云数据集；

根据所述多元点云数据集中每一帧点云和所述每一帧点云的上一帧点云两者分别对应的位置和姿态，获取所述每一帧点云的上一帧点云变换至所述每一帧点云对应的第一平移矩阵和第一旋转矩阵；

利用所述第一平移矩阵和所述第一旋转矩阵，将所述每一帧点云转换至大地坐标系之下，得到所述融合点云数据。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

在将所述原始点云数据、所述位置数据和所述姿态数据进行融合得到融合点云数据后，将所述融合点云数据作为第一融合点云数据，分别滤除所述第一融合点云数据中超出预设半径以及低于预设高度的点云，以得到第二融合点云数据；

滤除所述第二融合点云数据中连线曲率超出预设阈值的任意三个相邻点云，得到所述融合点云数据。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在步骤S2中，所述对每组融合点云数据片段中的点云进行迭代最近点ICP配准，得到叠加点云数据，具体包括：

S21，以所述每组融合点云数据片段中第一帧点云为第一源点云、以第二帧点云为第一目标点云，对所述第一源点云和所述第一目标点云进行ICP配准得到第一配准点云；

S22，以所述第一配准点云为第二源点云、第三帧点云为第二目标点云，对所述第二源点云和所述第二目标点云进行ICP配准得到第二配准点云，重复上述配准操作直至完成所述每组融合点云数据片段中所有点云配准后，得到叠加点云数据。