车辆行驶区域地图绘制方法、装置、检测方法、检测系统与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种车辆行驶区域地图绘制方法、装置、检测方法、检测系统。


背景技术：

2.激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息。
3.在无人驾驶车辆在行驶过程中，车辆会遇到障碍物、道路边界情况，尤其是在组合导航定位不稳定的情况下，容易出现车辆的突然向某个方向运动，造成车辆与其他障碍物的碰撞或冲出路边界情况，影响自动驾驶车辆的行驶的安全性。
4.如何利用激光雷达绘制无人驾驶运行过程中的可行驶区域，用于障碍物或道路边界外进行实时的预警是本技术所要解决的问题。


技术实现要素：

5.针对如何利用激光雷达绘制无人驾驶运行过程中的可行驶区域，用于障碍物或道路边界外进行实时的预警的问题，本发明提供一种车辆行驶区域地图绘制方法、装置、检测方法、检测系统。
6.本发明的技术方案是：
7.第一方面，本发明技术方案提供一种车辆行驶区域地图绘制方法，包括如下步骤：
8.通过配置接入激光雷达点云和车辆轮速信息；
9.将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，并通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云；
10.将车辆轮速信息赋予的匹配初值进行非地面点云匹配，得到变换矩阵，并将变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云；
11.将叠加后的地面点云加入栅格地图用来表示可行驶区域；实时的非地面点云加入到栅格地图中用来表示障碍物，栅格地图中没有点云的栅格用来表示未知区域表示道路边界外。
12.激光雷达在照射道路边界外的时候，在道路边界外处点云会突然消失。激光雷达每一个线束在地面上形成的点云为一个个的椭圆形状，每个椭圆之间会有一定距离，在这个区域内的环境信息未知，为提高环境信息，利用点云匹配，将多帧点云叠加，减少激光雷达的盲区。
13.优选地，将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，并通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云的步骤之前还包括：
14.对接入的点云进行预处理，具体包括：
15.对点云进行降采；
16.将激光雷达点云转换到车体坐标系下，同时对收到的每一帧点云进行噪声点和离群点的剔除。
17.点云的预处理，包含点云降采、将激光雷达点云转换到车体坐标系下，将收到的每一帧点云去除距离车体周围较远的点云、车身上点云，去除噪点，形成预处理后的点云。
18.优选地，将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，并通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云的步骤具体包括：
19.将预处理后的点云进行网格划分；
20.计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差；
21.通过计算的高度差提取高度差大于设定的高度阈值的点云为地面点云、提取高度差小于设定的高度阈值的点云为地面点云。
22.优选地，将车辆轮速信息赋予的匹配初值进行非地面点云匹配，计算变换矩阵，并将计算的变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云的步骤包括：
23.创建一个结构体，结构体用来存储一帧地面点云和实现该地面点云与车体之间坐标换变的变换矩阵，并创建大小为m的容器用来存储m个结构体，容器中每个结构体为容器的一个元素；即m帧地面点云和对应的变换矩阵；
24.根据车辆轮速信息赋予匹配的初值，进行非地面点云与上一帧点云之间匹配得到地面点云之间的变换矩阵，当变换的距离大于第二阈值时，将数据存储到容器中；
25.将容器中每一个元素的变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云。
26.由于地面点云几乎分布在平面上，点云配准困难，容易出错。在处理时地面点云和非地面点云是成对出现的，地面点云之间的坐标变换通过非地面点云与上一帧点云之间配准坐标变换计算，自匹配时需要轮速信息赋予匹配的初值，为降低点云的密度，设定当变换的距离大于第二阈值时，将数据存储到容器中。当容器大于m时，将第一个容器中的元素推出，保存新的地面和坐标变换数据。
27.第二方面，本发明技术方案提供一种车辆行驶区域地图绘制装置，包括数据接入模块、点云分割模块、点云叠加模块、栅格地图绘制模块；
28.数据接入模块，用于通过配置实现激光雷达点云和车辆轮速信息的接入；
29.点云分割模块，用于将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云；
30.点云叠加模块，用于将车辆轮速信息赋予的匹配初值进行非地面点云匹配，得到变换矩阵，并将变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云；
31.栅格地图绘制模块，用于将叠加后的地面点云加入栅格地图用来表示可行驶区域；实时的非地面点云加入到栅格地图中用来表示障碍物，栅格地图中没有点云的栅格用来表示未知区域表示道路边界外。
32.优选地，所述装置还包括点云预处理模块；
33.点云预处理模块，用于对点云进行降采，并将激光雷达点云转换到车体坐标系下，
将收到的每一帧点云进行噪声点和离群点的剔除，形成预处理后的点云输入到点云分割模块。
34.优选地，点云分割模块，具体用于将预处理后的点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，通过计算的高度差提取高度差大于设定的高度阈值的点云为地面点云、提取高度差小于设定的高度阈值的点云为地面点云。
35.优选地，点云叠加模块包括存储创建单元、地面点云变换处理单元和叠加单元；
36.存储创建单元，用于创建一个结构体，结构体用来存储一帧地面点云和实现该地面点云与车体之间坐标换变的变换矩阵，并创建大小为m的容器用来存储m个结构体，容器中每个结构体为容器的一个元素；
37.地面点云变换处理单元，用于根据车辆轮速信息赋予匹配的初值，通过非地面点云与上一帧点云之间匹配坐标变换计算得到地面点云之间的变换矩阵，当变换的距离大于第二阈值时，将数据存储到容器中；
38.叠加单元，用于将容器中每一个元素的变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云。
39.第三方面，本发明技术方案提供一种车辆行驶区域检测方法，包括如下步骤：
40.读取车辆轮速信息、激光雷达点云并将读取的数据下发；
41.通过第一方面所述的地图绘制方法绘制栅格地图；
42.读取绘制的栅格地图，测量车辆与障碍物、道路边界之间的距离，下发控制指令到车辆。
43.根据车身与周围障碍物和未知区域的关系采取相应的控制策略，下发控制指令，实现车辆的减速和制动。
44.优选地，读取车辆轮速信息、激光雷达的点云并将读取的数据下发的步骤包括：
45.接收激光雷达采集的点云同时解析车辆can数据中的车辆轮速信息；
46.将解析出的车辆轮速信息以及接收到的点云下发。
47.第四方面，本发明技术方案提供一种车辆行驶区域检测系统，包括通信装置、地图绘制装置和控制装置；
48.通信装置与地图绘制装置连接；
49.通信装置用于读取车辆轮速信息、激光雷达的点云数据并将读取的数据下发到地图绘制装置；
50.地图绘制装置为第二方面所述的地图绘制装置；
51.控制模块分别与地图绘制装置和通信装置连接；
52.控制装置，用于通过读取地图绘制装置绘制的栅格地图，测量车辆与障碍物、道路边界之间的距离，通过通信装置下发控制指令到车辆。
53.可以实现障碍物、道路边界外的检测，提供给控制装置，控制装置根据车辆与障碍物、道路边界外的距离，做出相应的控制策略通过通信装置下发到车辆，实现车辆的减速和紧急刹车等。
54.优选地，通信装置包括can通信数据接收模块和激光雷达数据接收模块；
55.can通信数据接收模块，用于解析车辆can数据中的车辆轮速信息，并将解析出的车辆轮速信息输入地图绘制装置；
56.激光雷达数据接收模块，用于接收激光雷达采集的数据并将数据输入地图绘制装置。
57.从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：用非地面来表示障碍物；制作叠加的地面点云，精确地描述出道路边界外情况，并将地面、障碍物和道路边界外用不同的数值表示到栅格地图中，将栅格地图提供给控制系统，用于制定不同的安全策略，提高了无人驾驶车辆在定位系统不稳定情况下系统的安全性。
58.此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
59.由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著地进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
附图说明
60.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
61.图1是本发明一个实施例的地图绘制方法的示意性流程图。
62.图2是本发明一个实施例的地图绘制装置的示意性框图。
63.图3是本发明一个实施例的检测方法的示意性流程图。
64.图4是本发明一个实施例的检测系统的示意性框图。
具体实施方式
65.激光雷达作为广泛应用在自动驾驶上的传感器，能够精确输出车辆附近的点云信息。相对于相机，不受光照影响，已在自动驾驶车辆上广泛应用。为提高自动驾驶车辆在运行过程中的安全性，需要实时观测车辆周围环境障碍物、道路边界外信息，为车辆提供一个安全的可行驶区域。本发明通过将点云进行地面分割，将多帧地面点云叠加形成车辆周围一定范围地面局部地图，非地面点云，同时测量车辆与障碍物、道路边界外之间的距离并进行提示和发送给控制装置。控制装置根据车辆与障碍物、道路边界外河流之间的距离做相应的减速和刹车等动作，提高车辆运行的安全性。
66.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
67.如图1所示，本发明实施例提供一种车辆行驶区域地图绘制方法，包括如下步骤：
68.s1：通过配置接入激光雷达点云和车辆轮速信息；
69.s2：将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，并通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云；
70.对点云进行网格划分，计算网格中某一个小格与周围小格之间的高度差，大于阈值为非地面点云，小于阈值为地面点云。
71.s3：将车辆轮速信息赋予的匹配初值进行非地面点云匹配，得到变换矩阵，并将变
换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云；
72.通过对两帧点云数据中的非地面点云匹配，得到地面点云之间的变换矩阵，得到变换矩阵之后可以将一帧地面点云叠加到另一个地面点云。
73.s4：将叠加后的地面点云加入栅格地图用来表示可行驶区域；实时的非地面点云加入到栅格地图中用来表示障碍物，栅格地图中没有点云的栅格用来表示未知区域表示道路边界外。
74.需要说明的是，步骤s2中将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，并通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云的步骤之前还包括：
75.s02：对接入的点云进行预处理，具体包括：
76.s021：对点云进行降采；
77.s022：将激光雷达点云转换到车体坐标系下，同时对收到的每一帧点云进行噪声点和离群点的剔除。
78.将激光雷达点云数据转换到车体坐标系下，将收到的每一帧点云去除距离车体周围较远的点云、车身上点云，去除噪点，形成预处理后的点云。
79.在有些实施例中，步骤s2中将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，并通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云的步骤具体包括：
80.s21：将预处理后的点云进行网格划分；
81.预处理后的点云进行网格的划分，网格大小为m
×
n；
82.s22：计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差；
83.计算每一个网格g内点云在垂直于地面的方向的最大值z
max
、最小值z
min
，并计算最大高度差值z
dist
；
84.s23：通过计算的高度差提取高度差大于设定的高度阈值的点云为地面点云、提取高度差小于设定的高度阈值的点云为地面点云。
85.符合以下几个条件即被视为非地面点云：
86.1)同一个网格内的高度差z
dist
大于阈值z
th1
；
87.2)待检网格g
ij
与其上侧网格g
ij 1
之间的高度差|g
ij
(z
min
)-g
ij 1
(z
min
)|大于阈值z
th2
；
88.3)待检网格g
ij
与其下侧网格g
ij-1
之间的高度差|g
ij
(z
min
)-g
ij-1
(z
min
)|大于阈值z
th3
；
89.4)待检网格g
ij
与其左侧网格g
i-1j
之间的高度差|g
ij
(z
min
)-g
i-1j
(z
min
)|大于阈值z
th4
；
90.5)待检网格g
ij
与其右侧网格g
i 1j
之间的高度差|g
ij
(z
min
)-g
i 1j
(z
min
)|大于阈值z
th5
；
91.通过上述条件提取地面点云p1和非地面点云p2；
92.将预处理后的点云进行网格划分，计算相邻网格和每个网格内部点云之间的高度差
，
设定阈值
，
高度差大于阈值为非地面点云，高度差小于阈值为地面点云，提取出地面点云和非地面点云。非地面点云视为障碍物点云。
93.在有些实施例中，步骤s3中，将车辆轮速信息赋予的匹配初值进行非地面点云匹
配，计算变换矩阵，并将计算的变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云的步骤包括：
94.s31：创建一个结构体，结构体用来存储一帧地面点云和实现该地面点云与车体之间坐标换变的变换矩阵，并创建大小为m的容器用来存储m个结构体，容器中每个结构体为容器的一个元素；即m帧地面点云和对应的变换矩阵；
95.建立一个结构体{p，t}，其中p表示点云，t表示变换矩阵，用来存储一帧点云的地面点云和它与车体之间的坐标变换。建立大小为m的容器{{p0，t0}，{p1，t1}，...，{pm，tm}}用来存储m帧地面数据和坐标变换。
96.s32：根据车辆轮速信息赋予匹配的初值，进行非地面点云与上一帧点云之间匹配得到地面点云之间的变换矩阵，当变换的距离大于第二阈值时，将数据存储到容器中；
97.接收过来的地面点云和非地面点云，由于地面点云几乎分布在平面上，点云配准困难，容易出错。在处理时地面点云和非地面点云是成对出现的，地面点云之间的坐标变换通过非地面点云与上一帧点云之间配准坐标变换计算，自匹配时需要轮速信息赋予匹配的初值，为降低点云的密度，设定当变换的距离大于阈值l时，将数据存储到容器中。当容器大于m时，将第一个容器中的元素推出，保存新的地面和坐标变换数据。
98.s33：将容器中每一个元素的变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云。
99.如图2所示，本发明实施例提供一种车辆行驶区域地图绘制装置，包括数据接入模块、点云分割模块、点云叠加模块、栅格地图绘制模块；
100.数据接入模块，用于通过配置实现激光雷达点云和车辆轮速信息的接入；
101.点云分割模块，用于将点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，通过计算的高度差提取地面点云和非地面点云；
102.点云叠加模块，用于将车辆轮速信息赋予的匹配初值进行非地面点云匹配，得到变换矩阵，并将变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云；
103.栅格地图绘制模块，用于将叠加后的地面点云加入栅格地图用来表示可行驶区域；实时的非地面点云加入到栅格地图中用来表示障碍物，栅格地图中没有点云的栅格用来表示未知区域表示道路边界外。
104.需要说明的是，所述装置还包括点云预处理模块；
105.点云预处理模块，用于对点云进行降采，并将激光雷达点云转换到车体坐标系下，将收到的每一帧点云进行噪声点和离群点的剔除，形成预处理后的点云输入到点云分割模块。点云分割模块，具体用于将预处理后的点云进行网格划分，计算相邻网格以及每个网格内部点云之间的高度差，通过计算的高度差提取高度差大于设定的高度阈值的点云为地面点云、提取高度差小于设定的高度阈值的点云为地面点云。
106.在有些实施例中，点云叠加模块包括存储创建单元、地面点云变换处理单元和叠加单元；
107.存储创建单元，用于创建一个结构体，结构体用来存储一帧地面点云和实现该地面点云与车体之间坐标换变的变换矩阵，并创建大小为m的容器用来存储m个结构体，容器中每个结构体为容器的一个元素；
108.地面点云变换处理单元，用于根据车辆轮速信息赋予匹配的初值，通过非地面点云与上一帧点云之间匹配得到地面点云之间的变换矩阵，当变换的距离大于第二阈值时，将数据存储到容器中；
109.叠加单元，用于将容器中每一个元素的变换矩阵与地面点云相乘得到当前车体坐标系下的点云，将多帧变换后的点云叠加得到叠加后的地面点云。
110.如图3所示，本发明实施例提供一种车辆行驶区域检测方法，包括如下步骤：
111.步骤1：读取车辆轮速信息、激光雷达点云并将读取的数据下发；
112.步骤2：通过地图绘制方法绘制栅格地图；
113.本步骤中，绘制栅格地图的方法为上述实施例中提供的车辆行驶区域地图绘制方法；在此不做赘述；
114.步骤3：读取绘制的栅格地图，测量车辆与障碍物、道路边界之间的距离，下发控制指令到车辆。
115.可通过接收栅格地图的信息，通过判断栅格地图中障碍物和道路边界外的距离做出相应的减速和急停等动作。
116.在有些实施例中，步骤1中读取车辆轮速信息、激光雷达的点云并将读取的数据下发的步骤包括：
117.步骤11：接收激光雷达采集的点云同时解析车辆can数据中的车辆轮速信息；本领域技术人员知道，车辆轮速一般是通过轮速计进行采集。
118.步骤12：将解析出的车辆轮速信息以及接收到的点云下发。
119.如图4所示，本发明实施例提供一种车辆行驶区域检测系统，包括通信装置、地图绘制装置和控制装置；
120.通信装置与地图绘制装置连接；
121.通信装置用于读取车辆轮速信息、激光雷达的点云数据并将读取的数据下发到地图绘制装置；
122.地图绘制装置为上述装置实施例中提供的地图绘制装置；
123.控制模块分别与地图绘制装置和通信装置连接；
124.控制装置，用于通过读取地图绘制装置绘制的栅格地图，测量车辆与障碍物、道路边界之间的距离，通过通信装置下发控制指令到车辆。
125.在有些实施例中，通信装置包括can通信数据接收模块和激光雷达数据接收模块；
126.can通信数据接收模块，用于解析车辆can数据中的车辆轮速信息，并将解析出的车辆轮速信息输入地图绘制装置；
127.激光雷达数据接收模块，用于接收激光雷达采集的数据并将数据输入地图绘制装置。
128.尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。