CN109955829B - 清洁激光雷达传感器的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种清洁激光雷达传感器的方法，其特征在于，其包括如下步骤：从激光雷达获取(11)物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；获取(12)预设值D，该预设值D为0至10厘米之间；根据预设值D以及获取的物体的距离，判断(13)激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖，其中，当激光雷达获取物体和激光雷达传感器之间的距离小于所述预设值D时，激光雷达传感器的外表面被物体覆盖；如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖而且物体的反射率属于范围R，所述范围R为0.2至1.0，则清洁(14)激光雷达传感器。本发明涉及一种清洁激光雷达传感器的装置、一种车载激光雷达传感器***及车辆和一种计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及车载传感器技术领域；具体地，本发明涉及一种清洁激光雷达传感器的方法及装置、一种车载激光雷达传感器***及车辆。
背景技术
随着自动驾驶的兴起，车载传感器技术得到了迅速的发展。由于对于环境感知要求日趋严格，激光雷达在自动驾驶领域的应用也越来越广泛。相比于其它类型的自动驾驶传感器，比如摄像头，激光雷达探测的距离更远，精度更高。LiDAR，是英文Light DetectionAnd Ranging的缩写，中文名称激光雷达。激光雷达是通过发射激光光束探测目标位置、速度等特征的雷达***。激光雷达在短时间内向周围环境发射大量光子，通过测量反射回来光子的飞行时间(TOF,Time of Flight)，计算与周围物体的距离。
激光雷达是快速创建周围环境点云的设备。激光雷达在工作时不断地向周围环境发射光子，通过测量发射回来的光子的时间，计算与物体的距离，进而快速创建周围环境的点云。目前，激光雷达每秒钟可以创建高达150万个数据点。激光雷达可以在瞬间构建周围环境的3D地图，具有测量精度高、方向性好等优点。由于为主动发射光子，LiDAR较不易受周围环境弱光、烟尘的影响(相对摄像头而言)，而且摄像头在进行图像识别处理时需要消耗大量的处理器能力，而激光雷达产生的3D地图信息更容易被计算机解析。在自动驾驶领域，激光雷达与其它传感器互为补充，可以有效提高车辆对于周围环境感知的准确度。
但是，激光雷达也有明显的局限性。在比较恶劣的环境下，例如浓雾和雨雪，主要影响包括散射、反射和衰减几个方面。特别是当激光雷达的外表面被雪覆盖时，激光雷达发射的激光光束无法穿透外表面上覆盖的雪层。此时激光雷达无法感知和创建周围环境的点云。另一方面，提高激光发射功率可以提高抗干扰能力，但这种方法在对功耗有要求的情况是不适用的。
因此，如何在恶劣的环境下能够提供清洁激光雷达传感器的方法及装置成为目前亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种清洁激光雷达传感器的方法，其特征在于，包括：从激光雷达获取物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；获取预设值D，该预设值D为0至10厘米之间；根据预设值D以及获取的物体的距离，判断激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖，其中，当激光雷达获取的物体和激光雷达传感器之间的距离小于所述预设值D时，激光雷达传感器的外表面被物体覆盖；如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖而且物体的反射率属于范围R，所述范围R为0.2至1.0，则清洁激光雷达传感器，。
本发明通过物体的距离判断激光雷达传感器外表面是否被覆盖/遮挡，然后根据物体的反射率判断该物体是否为雪。如果物体是雪，则启动清洁激光雷达传感器外表面的功能。清除激光雷达传感器外表面覆盖的雪层之后，激光雷达发射的激光光束不再受干扰，此时激光雷达可以重新感知和创建周围环境的点云。
被测目标物体表面反射率是关系到激光扫描仪测量能力的关键参数。而影响物体表面反射率的因素主要有物体表面颜色和表面类型(亚光，高亮，平滑，粗糙等)。通常定义柯达白板(Kodak white material)表面反射率为100％。自然界中常见材料都有不同的物体表面反射率，常见的有：树木0.1％-0.18％，煤4％-8％，雪20％-90％，金属表面为130％-200％。因此，根据覆盖在激光雷达传感器外表面物体的反射率可以推断其类型。然后，跟据判断的物体类型来决定是否触发激光雷达清洁功能。
可选地，所述反射率的范围R为0.2至1.0。
可选地，所述反射率的范围R为0.4至0.9。
可选地，所述反射率的范围R为0.7至0.9。
可选地，步骤“清洁激光雷达传感器，如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖，且物体的反射率属于范围R”包括：
——加热激光雷达传感器的外表面；或者
——擦拭激光雷达传感器的外表面
为解决上述问题，本发明还提供了一种清洁激光雷达传感器的装置，其特征在于，包括：传感数据获取装置，用于从激光雷达获取物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；预设值获取装置，用于获取预设值D，该预设值D为0至10厘米之间；判断装置，用于根据预设值D以及获取的物体的距离，判断激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖，其中，当激光雷达获取的物体和激光雷达传感器之间的距离小于所述预设值D时，激光雷达传感器的外表面被物体覆盖；清洁装置，用于当激光雷达传感器的外表面被物体覆盖而且物体的反射率属于范围R，所述范围R为0.2至1.0时，清洁激光雷达传感器。
可选地，所述反射率的范围R为0.2至1.0。
可选地，所述反射率的范围R为0.4至0.9。
可选地，所述反射率的范围R为0.7至0.9。
可选地，所述清洁装置包括：
——加热装置，用于加热激光雷达传感器的外表面；或者
——擦拭装置，用于擦拭激光雷达传感器的外表面。
为解决上述问题，本发明还提供了一种车载激光雷达传感器***，其包括：存储器，在该存储器中存储有计算机可执行指令；处理器，该处理器被配置为执行计算机可执行指令；如上所述的清洁激光雷达传感器的装置和至少一个激光雷达传感器；其中，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使清洁激光雷达传感器的装置执行按照本发明的方法的各步骤。
为解决上述问题，本发明还提供了一种车辆，包括上述的车载激光雷达传感器***。
为解决上述问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质具有可执行的指令，在执行所述指令时，所述指令促使计算机执行根据本发明的方法。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：
在比较大雪天气时，特别是当激光雷达的外表面被雪覆盖时，本发明通过物体的距离判断激光雷达传感器外表面是否被覆盖/遮挡，同时根据物体的反射率判断该物体是否为雪。如果物体是雪则自动地启动清洁激光雷达传感器外表面的功能。清除激光雷达传感器外表面覆盖的雪层之后，激光雷达发射的激光光束不再受干扰，此时激光雷达可以重新感知和创建周围环境的点云。传感器感知的数据准确性将明显提高，从而也提高了自动驾驶的安全性。此外，整个过程不需要用户判断是否需要清洁激光雷达传感器，也无需用户操作，给用户带来了很大的便利。
附图说明
图1是本发明实施例的清洁激光雷达传感器的方法的流程图；
图2是本发明实施例的清洁激光雷达传感器的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。
正如背景技术中所述的，激光雷达通过向周围环境发射光子，测量反射回来的光子的时间，计算与物体的距离，进而创建周围环境的点云。在比较恶劣的环境下，特别是当激光雷达的外表面被雪(例如5-10厘米厚的雪层)覆盖时，由于雪层较厚，激光雷达发射的激光光束无法穿透传感器外表面上覆盖的雪层。如上所述，在这种情况下激光雷达获取的数据质量会大大降低，甚至无法建立环境点云。给正在驾驶汽车对行驶中的环境感知造成很大的不便，并且造成安全隐患。
发明人提出，可以通过物体的距离判断激光雷达传感器外表面是否被覆盖/遮挡，同时根据物体的反射率判断该物体是否为雪。如果物体是雪则自动地启动清洁激光雷达传感器外表面的功能。清除激光雷达传感器外表面覆盖的雪层之后，激光雷达发射的激光光束不再受干扰。
请参见图1，图1是本发明实施例的清洁激光雷达传感器的方法的流程图，所述清洁激光雷达传感器的方法包括：
步骤11：从激光雷达获取物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；
步骤12：获取预设值D；
步骤13：根据预设值D以及获取的物体的距离，判断激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖；
步骤14：清洁激光雷达传感器，如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖，而且物体的反射率属于范围R。
具体地，步骤11中，首先从激光雷达获取物体的传感数据，所述传感数据包括但不限于所述物体和激光雷达传感器之间的距离和所述物体表面的反射率。
在步骤12中，获取一个预设值D。该预设值D可为0-10厘米之间。然后执行步骤13，根据预设值D以及获取的物体的距离，判断激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖。具体地，假设预设值D为5厘米，当激光雷达获取物体和激光雷达传感器之间的距离小于5厘米时，则可以判断激光雷达传感器的外表面已经被物体覆盖。此外，当激光雷达传感器的外表面部分被物体覆盖的情况下，还可以根据获取的传感数据以及建立环境点云的情况，进一步判断被覆盖的表面部分是否产生实质性的影响。如果有实质性的影响，则应该判断激光雷达传感器的外表面被物体覆盖。
执行步骤14，清洁激光雷达传感器，如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖，而且物体的反射率属于范围R。雪的反射率的范围为0.2-0.9，大多数情况下雪的反射率高于0.4(40％)，而新雪的反射率更高能达到0.7-0.9。具体清洁激光雷达传感器的方法包括加热激光雷达传感器的外表面，以加热的方式使覆盖的雪融化，从而清除覆盖物。或者，擦拭激光雷达传感器的外表面。由于激光雷达传感器外表面多为平面玻璃，可以用类似雨刮器的装置，刮掉激光雷达传感器的外表面上的积雪。
对应于上述清洁激光雷达传感器的方法，本发明还提供了一种清洁激光雷达传感器的装置，请参见图2，图2是本发明实施例的清洁激光雷达传感器的装置的结构示意图。所述清洁激光雷达传感器的装置包括：传感数据获取装置21，用于从激光雷达获取物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；预设值获取装置22，用于获取预设值D；判断装置23，用于根据预设值D以及获取的物体的距离，判断激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖；清洁装置24，用于清洁激光雷达传感器，如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖，且物体的反射率属于范围R。
在本发明中，判断装置23可以是或者可包括任意类型的计算装置、计算电路或者任意类型的处理器或能够执行存储在存储器中的一系列指令的处理电路。所述判断装置可包括多个处理器和/或多核中央处理单元(CPU)并且可包括任意类型的处理器，诸如微处理器、数字信号处理器、微控制器等。所述判断装置还可包括存储器，以存储数据和/或程序代码，以执行一系列指令。可选的是，判断装置23可以是或者可包括单独的控制器，也可以是车辆的中央控制器的一部分。
本实施例中，所述清洁激光雷达传感器的装置还包括一个加热装置(图中未示出)，用于加热激光雷达传感器的外表面；或者一个擦拭装置(图中未示出)，用于擦拭激光雷达传感器的外表面。
本实施例中，所述清洁激光雷达传感器的装置工作过程可以参见上述的清洁激光雷达传感器的方法进行，此处不再赘述。
本发明还提供了一种车载激光雷达传感器***，其包括：存储器，在该存储器中存储有计算机可执行指令；处理器，该处理器被配置为执行计算机可执行指令；如上所述的清洁激光雷达传感器的装置和至少一个激光雷达传感器；其中，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使清洁激光雷达传感器的装置执行按照本发明的方法的各步骤。
本发明还提供了一种车辆，包括上述的车载激光雷达传感器***。
此外，本发明涉及一种计算机可读存储介质，所述存储介质具有可执行的指令，在执行所述指令时，所述指令促使计算机执行按照本发明所述的方法。
不限于此地，本发明还可以涉及一种计算机程序产品，其在计算机上加载并执行时引起根据本发明所述的方法。
在本申请文件中公开的特征不仅可以单独地而且可以以任意组合的方式对于实施例在不同的设计方案方面的实现来说是重要的并且可以被实现。
尽管一些方面与装置相关联地描述，但是应理解为：这些方面也是相应的方法的说明，从而装置的一个模块或者一个构件也可以理解为相应的一个方法步骤或者方法步骤的一个特征。与此类似地，与一个方法步骤或者作为一个方法步骤相关联地描述的方面也是相应的装置的相应的模块或者细节或者特征的说明。
在本发明中，存储器可包括但不限于磁盘驱动器、光学存储设备、固态存储器、软盘、软磁盘、硬盘、磁带或者任何其他磁介质、光盘或者任何其他光学介质、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、高速缓存存储器和/或任何其他存储器芯片或盒和/或计算机可以从其读取数据、指令和/或代码的任何其他介质。处理器可以包括中央处理器(CPU＝Central Processing Unit)、图形处理器(GPU＝Graphics Processing Unit)、专用集成电路(ASIC＝Application-Specific Integrated Circuit)、集成电路(IC＝IntegratedCircuit)、片上***(SOC＝System on Chip)、可编程的逻辑元件或者带有微处理器的现场可编程门阵列(FPGA＝Field Programmable Gate Array)。
因此，计算机可读存储介质可以是机器可读的或者计算机可读的。因此，一些实施例中计算机可读存储介质包括数据载体，所述数据载体具有可执行的指令，所述可执行的指令能够与可编程的计算机***或者可编程的硬件组件这样配合作用，使得实施在此描述的方法中的一种方法。因此，一种实施例是一种数据载体、一种数字存储介质或者一种计算机可读储存介质，在该数据载体上记录有用于实施在此描述的方法中的一种方法的程序。
本发明的实施例一般可以作为程序、固件、计算机程序或者具有程序代码的计算机程序产品或者作为数据实现，其中，当程序在处理器或者可编程的硬件组件上运行时，所述程序代码或者数据有效地实施所述方法。程序代码或者数据例如也可以存储在机器可读的载体或者数据载体上。程序代码或者数据另外可以作为源代码、机器代码或者字节码以及作为其它中间代码存在。
此外，另一种实施例是数据流、信号顺序或者信号序列，所述数据流、信号顺序或者信号序列是用于实施在此描述的方法中的一种方法的程序。数据流、信号顺序或者信号序列例如可以配置用于经由数据通信连接、例如经由互联网或者其它网络传输。因此，实施例也可以是代表数据的信号序列，所述信号序列适用于经由网络或者数据通信连接的发送，其中，所述数据是程序。
综上所述，本发明的技术方案至少具有以下有益效果：
在比较大雪天气时，特别是当激光雷达的外表面被雪覆盖时，本发明通过物体的距离判断激光雷达传感器外表面是否被覆盖/遮挡，同时根据物体的反射率判断该物体是否为雪。自然界中常见材料都有不同的物体表面反射率，常见的有：树木0.1％-0.18％，煤4％-8％，雪20％-90％，金属表面为130％-200％。因此，根据覆盖在激光雷达传感器外表面物体的反射率可以推断其类型。然后，跟据判断的物体类型来决定是否触发激光雷达清洁功能。
如果物体是雪，则自动地启动清洁激光雷达传感器外表面的功能。清除激光雷达传感器外表面覆盖的雪层之后，激光雷达发射的激光光束不再受干扰，此时激光雷达可以重新感知和创建周围环境的点云。传感器感知的数据准确性将明显提高，从而也提高了自动驾驶的安全性。此外，整个过程不需要用户判断是否需要清洁激光雷达传感器，也无需用户操作，给用户带来了很大的便利。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (11)
1.一种清洁激光雷达传感器的方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：
从激光雷达获取(11)物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；
获取(12)预设值D，该预设值D为0至10厘米之间；
根据预设值D以及获取的物体的距离，判断(13)激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖，其中，当激光雷达获取的物体和激光雷达传感器之间的距离小于所述预设值D时，激光雷达传感器的外表面被物体覆盖；
如果激光雷达传感器的外表面被物体覆盖而且物体的反射率属于范围R，所述范围R为0.2至1.0，则清洁(14)激光雷达传感器。
2.如权利要求1所述的清洁激光雷达传感器的方法，其特征在于，所述反射率的范围R为0.4至0.9。
3.如权利要求1所述的清洁激光雷达传感器的方法，其特征在于，所述反射率的范围R为0.7至0.9。
4.如权利要求1至3之一所述的清洁激光雷达传感器的方法，其特征在于，步骤“清洁(14)激光雷达传感器”包括：加热激光雷达传感器的外表面；或者擦拭激光雷达传感器的外表面。
5.一种清洁激光雷达传感器的装置，其特征在于，所述清洁激光雷达传感器的装置包括：
传感数据获取装置(21)，用于从激光雷达获取物体的传感数据，所述传感数据包括所述物体的距离和反射率；
预设值获取装置(22)，用于获取预设值D，该预设值D为0至10厘米之间；
判断装置(23)，用于根据预设值D以及获取的物体的距离，判断激光雷达传感器的外表面是否被物体覆盖，其中，当激光雷达获取的物体和激光雷达传感器之间的距离小于所述预设值D时，激光雷达传感器的外表面被物体覆盖；
清洁装置(24)，用于当激光雷达传感器的外表面被物体覆盖而且物体的反射率属于范围R，所述范围R为0.2至1.0时，清洁激光雷达传感器。
6.如权利要求5所述的清洁激光雷达传感器的装置，其特征在于，所述反射率的范围R为0.4至0.9。
7.如权利要求5所述的清洁激光雷达传感器的装置，其特征在于，所述反射率的范围R为0.7至0.9。
8.如权利要求5至7之一所述的清洁激光雷达传感器的装置，其特征在于，清洁装置(24)包括：加热装置，用于加热激光雷达传感器的外表面；或者擦拭装置，用于擦拭激光雷达传感器的外表面。
9.一种车载激光雷达传感器***，其特征在于，所述车载激光雷达传感器***包括：存储器，在该存储器中存储有计算机可执行指令；处理器，该处理器被配置为执行计算机可执行指令；如权利要求5至8中任何一项所述的清洁激光雷达传感器的装置；和至少一个激光雷达传感器；其中，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使清洁激光雷达传感器的装置执行按照权利要求1至4之一所述的方法的各步骤。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求9所述的车载激光雷达传感器***。
11.一种计算机可读存储介质，所述存储介质具有可执行的指令，在执行所述指令时，所述指令促使计算机执行根据权利要求1至4之一所述的方法。
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