[发明专利]一种补偿汽车激光雷达识别障碍物盲区的系统及方法

说明书

本发明提供了一种补偿汽车激光雷达识别障碍物盲区的系统，用以解决现有技术中激光雷达在识别汽车预设范围内障碍物存在盲区的问题，本系统包括：激光雷达，用于获取预设扫描范围内障碍物的预设点云数据信息；多个超声波雷达，用于获取预设感应范围内障碍物对应的预设点数据信息；共空间处理模块，按照预设时间聚类处理方法对获取的预设点云数据和预设点数据进行预设时间聚类处理，获取同一时刻当前汽车预设感应范围内和预设扫描范围内的障碍物信息。采用本系统，能够实现通过同一时刻不同位置的激光雷达和超声波雷达之间盲区的补偿，实现通过较少的数据补偿激光雷达识别障碍物的盲区，进一步地提高了汽车行车安全性。

技术领域

本发明涉及汽车障碍物识别技术领域，尤其涉及一种补偿汽车激光雷达识别障碍物盲区的系统及方法。

背景技术

激光雷达通过扫描测距获取周围环境的点云信息，其精度高，距离远、速度快，不受光照影响等有点。在无人驾驶车辆和机器人领域有广泛的应用前景。

但是激光雷达在识别过程中具有角度限制，容易存在识别盲区，增加汽车行驶过程中的危险性，因此需要提出一种补偿激光雷达识别盲区的系统；现有技术中有融合超声波雷达和激光雷达进行汽车障碍物的识别，例如专利号为：本发明公开了一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统及方法，所述系统包括多线激光雷达、超声波雷达以及用于雷达信息融合的嵌入式决策控制器，所述决策控制器分别接收多线激光雷达和超声波雷达的检测信息，对激光雷达和超声波雷达安装位置进行标定，消除检测盲区；获得激光雷达的点云信息和超声波雷达的障碍物坐标信息；对检测信号进行预处理，通过多次检测提取物体特征，判断对应区域检测结果的可靠性；对雷达进行坐标矩阵转换；检测结果栅格化；多雷达信息融合和栅格区域权重计算，生成信息融合结果。本发明结合雷达的各自特点生成障碍物网格信息，通过对两种雷达数据信息进行融合，可以消除车辆前方的探测盲区，提高自动驾驶车辆的安全性。

上述融合超声波雷达和激光雷达进行障碍物识别的算法，首先需要生成障碍物网格信息，然后对网格信息中的雷达数据进行融合消除探测盲区，其数据计算量较大，数据处理较多，并且在车辆运行过程中，反应速度和识别灵敏度很大程度决定了车辆的安全性。

综上所述，需要提出一种数据处理较少，同时能补偿激光雷达识别盲区的系统及方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种无需使用大量优质样本进行训练的可快速补偿激光雷达识别障碍物盲区的方法及系统。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种补偿汽车激光雷达识别障碍物盲区的系统，包括：

激光雷达，用于获取预设扫描范围内障碍物的预设点云数据信息；

多个超声波雷达，用于获取预设感应范围内障碍物对应的预设点数据信息；

共空间处理模块，按照预设时间聚类处理方法对获取的预设点云数据和预设点数据进行预设时间聚类处理，获取同一时刻当前汽车预设感应范围内和预设扫描范围内的障碍物信息。

进一步地，包括：

激光雷达处理线程，用于传输激光雷达获取的预设点云数据信息；

多个超声波雷达处理线程，用于对应传输超声波雷达获取的预设点数据信息；

数据统一处理线程，用于分别连接激光雷达处理线程和多个超声波雷达处理线程，接收到预设触发信号时，接收激光雷达处理线程传输的预设点云数据信息和超声波雷达处理线程的预设点数据信息并转发至共空间处理模块。

进一步地，共空间处理模块包括：

空间统一处理单元，用于将获取的预设点云数据和预设点数据放置在同一预设三维坐标系中进行处理；