[发明专利]一种颠簸路况下的传感器融合目标检测方法

说明书

本发明公开了一种颠簸路况下的传感器融合目标检测方法，步骤如下：对激光雷达和两个全局快门相机所检测的数据进行处理校正；对上述校正后的激光雷达和两个全局快门相机数据进行特征提取；利用空间同步，将特征提取后的激光雷达点云数据从激光雷达坐标系转移变换到图像的像素坐标系中；利用时间同步，得到相同时刻特征提取后的激光雷达点云数据和全局快门相机数据；由当前时刻激光雷达与全局快门相机检测结果、惯性测量单元检测颠簸程度和前n个时刻所检测结果对当前时刻的预测结果共同作用得到障碍物信息输出结果。本发明考虑颠簸路面下的点云和图像数据修正，保证无人车在颠簸路况下依然能够具备较好的准确性。

技术领域

本发明属于无人驾驶技术的目标检测与环境感知领域，具体指代一种颠簸路况下的传感器融合目标检测方法。

背景技术

随着科技水平的不断发展，我国车辆行业也逐渐的走进了智能化的时代。在智能车辆的不断发展中，目标检测、智能决策和底层控制成为了智能化水平发展重点与难点。其中，关于目标检测，在当前的发展过程中，大多都侧重于城市结构化道路的目标检测。然而，在面临野外颠簸路面时，采用当前的算法都难以提供较好的鲁棒性。

不同传感器在颠簸环境中都会面临着不同的问题，对于雷达数据，在野外颠簸环境中，所采集的数据都面临着抖动、失真、数据缺失等问题。对与视觉传感器所采集的数据也面临因为抖动所产生的障碍物拖影问题。因此，对于颠簸路况下的目标检测，需要采用的特殊的数据处理方法和设备来实现稳定检测。在当前的研究中，对于颠簸路面目标检测的研究还较少，并多以单一雷达传感器为主，不能较好的实现各种情况下的鲁棒性检测。例如中国专利申请号CN201510634012.4，名称为“一种颠簸路面车辆雷达目标位置的追踪装置及追踪方法”，其中考虑了颠簸路面下的跟踪失败问题，利用陀螺仪感知当前情况下的路面的颠簸情况，当路面状况良好时或路面颠簸但可以检测到前方目标信号时，实时输出检测到的雷达数据，例如相对位置、相对速度，跟车角度等。当路面颠簸且无法良好的检测到前方车辆目标时，采用上一时刻数据，此类方法没有对数据进行修正且过于依赖上一时刻数据，在路面情况差，连续帧检测失败时，易因相对信息检测错误和信息滞后产生交通事故。中国专利申请号CN202010207660.2，名称为“一种考虑车辆颠簸的障碍物检测方法及系统”，其中着重对激光雷达信号进行处理，包括单帧姿态修正，单帧纵向畸变修正，基于IMU和基于背景的多帧修正。然而，在检测过程忽略了因颠簸而引起的目标丢失现象。同时也忽略了激光雷达在雨雾天气的局限性和检测精度低的问题。

因此，在现有的障碍物检测系统中，对于颠簸路况下的研究相对较少，已有的研究也大都侧重于单一传感器的利用，并且不能较好的在障碍物检测失败的情况下对当前时刻相对信息进行预测以保证车辆行驶的安全性。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种颠簸路况下的传感器融合目标检测方法，以解决现有技术中颠簸路况数据失真和数据丢失问题；本发明方法采用激光雷达和两个全局快门相机进行融合，利用立体视觉视差法处理图像数据，探测前方一定距离内是否存在障碍物，并且利用IMU对图像数据进行修正搜索到障碍物所在的感兴趣区域，然后利用IMU单帧修正、帧间修正、聚类分析的方法对激光雷达进行处理并提取特征，最后将两者特征数据融合后与前n时刻加权融合，并考虑各类传感器信息丢失下的检测方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种颠簸路况下的传感器融合目标检测方法，步骤如下：

步骤1)：对激光雷达和两个全局快门相机所检测的数据进行处理校正；

步骤2)：对上述步骤1)中校正后的激光雷达和两个全局快门相机数据进行特征提取；

步骤3)：利用空间同步，将特征提取后的激光雷达点云数据从激光雷达坐标系转移变换到图像的像素坐标系中；

步骤4)：利用时间同步，得到相同时刻特征提取后的激光雷达点云数据和全局快门相机数据；