[发明专利]基于多智能体激光雷达和视觉信息融合的地图生成方法

说明书

本发明公布了基于多智能体激光雷达和视觉信息融合的地图生成方法，通过分类识别静态目标和动态目标，每个单智能体分别联合标定单智能体的激光雷达和视觉传感器，并识别单智能体的视觉传感器时间一致下的静态和动态目标，生成栅格地图，再根据单智能体GPS信息，将多智能体的检测结果进行融合。采用本发明提供的技术方案，可为多智能体提供安全可靠、可预测的局部道路区域信息。

技术领域

本发明属于多智能体传感器技术领域，涉及智能体激光雷达和视觉信息融合方法，尤其 涉及一种基于多智能体激光雷达和视觉信息融合构建栅格地图的方法。

背景技术

近些年来，由于生物学、计算机科学、人工智能、控制科学、社会学等多个学科交叉和 渗透发展，多智能体系统越来越受到众多学者的广泛关注，已成为当前控制学科以及人工智 能领域的研究热点。多智能体(multi-agent system)的目标是让若干个具备简单智能却便 于管理控制的系统能通过相互协作实现复杂智能，使得在降低系统建模复杂性的同时，提高 系统的鲁棒性、可靠性、灵活性。目前多智能体已在智能机器人、传感器网络、数据融合、 多机器人合作控制、交通车辆控制、网络的资源分配等领域广泛应用。

随着信息技术和智能机器人的发展，集视觉设计、人工智能、体系结构、自动控制等众 多技术于一体的智能体应运而生。通过智能体传感系统感知道路环境,为达到预定目标自动 规划行驶路线并控制行驶姿态，实现安全的行驶。

在智能体的各项技术中，环境感知是实现车辆自动化、智能化运行的前提条件，环境感 知作为第一环节，处于智能体与外界环境信息交互的关键位置，其关键在于使智能体更好地 模拟人类的感知能力，从而理解自身和周边的环境态势。环境感知主要指对智能体周围的三 类物体进行感知：路面、静态物体和动态物体。感知系统不仅能确定周边障碍物的位置、运 动轨迹等信息，还会识别周围的路况信息、天气状况等，好的感知系统能为智能体的规划和 控制提供准确的参考信息，使之做出正确的决策。

智能体上安装的每类传感器也都有自身的感知盲区。实际上，这些区域仅相对于特定时 刻而言，随着智能体的行进在下一时刻即会产生新的盲区。行驶过程中，通过组合使用多类 传感器和运用时序关联的感知技术，可以缩小感知盲区的范围，将各种数据合理地进行互补 与融合，才能够保证整个系统的可靠运行。如何选择合适的技术将智能体多传感器数据融合 起来，以达到良好的效果，是目前智能体环境感知研究的重要方向。

申请号为“201410252993.1”，申请公布号为“CN104002747A”，名称为《一种基于无人驾驶汽车的多激光雷达栅格地图融合系统》的中国发明申请，公开了一种基于无人驾驶汽 车的多激光雷达栅格地图融合系统，包括安装在无人驾驶汽车前方的一线激光雷达和四线激 光雷达，安装在车顶的八线激光雷达，安装在车后的一线激光雷达；上述激光雷达通过交换 机并利用以太网船只负责数据融合的第一中控机，再利用栅格地图融合方法进行数据融合并 对数据进行栅格化编码，最后通过以太网将编码值传至第二工控机。其解决无人驾驶汽车和 辅助驾驶汽车与障碍物放生碰撞的问题，提高车辆行驶过程中的安全性。该智能车辆中多激 光雷达数据融合系统，虽然可以提供障碍物信息，但是其数据信息单一，结构复杂，成本较 高，实用性受限制。

申请号为“201811236936.9”，申请公布号为“CN109443369A”，名称为《利用激光雷达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法》的中国发明申请，公开了一种利用激光雷 达和视觉传感器融合构建动静态栅格地图的方法，联合标定行驶车辆的激光雷达和视觉传感 器，通过分类标识静态目标和动态目标，并确保传感器信息时间同步；在车辆行进过程中， 构建多维度动静态栅格地图。本发明构建的动静态栅格地图可以表示当前车辆周围的道路状 态，例如可行驶区域、周围的障碍物、障碍物的运动状态等等，为车辆在当前局部区域安全 行驶提供信息，为无人驾驶汽车提供安全可靠、可预测的局部道路区域信息。该方法虽然融 合了多传感器数据，但是随着车辆行驶状态的改变，仍然存在着出现盲区的可能，存在一定 安全隐患。