CN112346080A - 一种基于单线激光雷达的自适应避障方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，包括以下步骤：获取目标车辆当前的行驶参数；所述行驶参数结合预设参数来确定和分级感兴趣区域，所述感兴趣区域是指有与所述目标车辆发生碰撞可能性的区域；通过激光雷达扫描所述目标车辆的周边环境信息；通过目标聚类算法和目标跟踪算法对所述周边环境信息进行识别，得到目标障碍物的位置信息；根据目标障碍物的位置信息和所述感兴趣区域进行判断，根据判断结果选择所述目标车辆的控制策略。本发明采用与车辆参行驶数相适配的感兴趣区域自适应划分的方式，避免了车辆行驶过程中的盲区碰撞。采用单线激光雷达和简单的算法，硬件和计算成本更低，有利于无人驾驶汽车的推广应用。
Description
技术领域
本发明属于智能安全控制领域和智能交通技术领域，具体涉及一种基于单线激光雷达的自适应避障方法。
背景技术
随着无人驾驶汽车技术的不断进步和产品的不断推陈出新，在全封闭、半封闭的特定场景下的无人驾驶汽车的应用越来越多，但是安全性和成本是两个冲突的课题，也制约着无人驾驶汽车产品的应用推广。因此具备足够安全度和成本可接受的无人驾驶汽车自主避障功能非常重要。
公布号为CN 110032188A的中国发明专利公开了车辆自主避障方法，但却存在感兴趣区域固定的问题，尤其在车辆转弯行驶过程中会产生盲区。公布号为CN109017786A的中国发明专利提出了一种车辆避障方法，但是该方法需要车辆行进轨迹，且对传感器的性能要求较高，方案成本较高。
因此,现阶段需设计一种基于单线激光雷达的自适应避障方法,来解决以上问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，如：现有的无人驾驶汽车自主避障不具备足够安全度，并且成本较高。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取目标车辆当前的行驶参数；
步骤S2：所述行驶参数结合预设参数来确定和分级感兴趣区域，所述感兴趣区域是指有与所述目标车辆发生碰撞可能性的区域；
步骤S3：通过激光雷达扫描所述目标车辆的周边环境信息；
步骤S4：通过目标聚类算法和目标跟踪算法对所述周边环境信息进行识别，得到目标障碍物的位置信息；
步骤S5：根据目标障碍物的位置信息和所述感兴趣区域进行判断，根据判断结果选择所述目标车辆的控制策略。
进一步的，步骤S1中，所述行驶参数包括所述目标车辆的航向角和行驶速度。
进一步的，步骤S2中，所述感兴趣区域包括一级感兴趣区域和二级感兴趣区域，根据所述目标车辆的航向角和行驶速度、以及第一预设参数来设定所述一级感兴趣区域，根据所述目标车辆的航向角和行驶速度、以及第二预设参数来设定所述二级感兴趣区域，其中，所述一级感兴趣区域中目标障碍物与所述目标车辆相撞的可能性小于所述二级感兴趣区域中的目标障碍物与所述目标车辆相撞的可能性。
进一步的，步骤S3中，通过单线激光雷达对所述目标车辆的周边环境进行探测并返回一系列探测点，所述探测点中存在目标障碍物反射点相对于所述目标车辆的位置信息。
进一步的，步骤S4中，通过目标聚类算法对所述探测点进行聚类，并划分成多个目标障碍物，对每个目标障碍物通过一个外包矩形进行表征。
进一步的，步骤S4中，通过目标跟踪算法对聚类后的目标障碍物进行跟踪，识别其位置与相对所述目标车辆的位置信息。
进一步的，步骤S5中，所述控制策略为：对于未进入一级感兴趣区域和二级感兴趣区域的目标障碍物位置信息，所述目标车辆不进行处理；若有目标障碍物进入一级感兴趣区域内，所述目标车辆减速制动；若有目标障碍物进入二级感兴趣区域内，所述目标车辆停车。
进一步的，步骤S5中，若有目标障碍物同时进入一级感兴趣区域和二级感兴趣区域，则以二级感兴趣区域为最高优先级作为判断依据。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：
本方案的一个创新点在于，本发明所述的自适应的激光雷达避障方法很好地解决了全封闭、半封闭的特定场景下无人驾驶车辆的安全行驶问题。采用与车辆参行驶数相适配的感兴趣区域自适应划分的方式，避免了车辆行驶过程中的盲区碰撞。采用单线激光雷达和简单的算法，硬件和计算成本更低，有利于无人驾驶汽车的推广应用。
附图说明
图1是本发明具体实施方式的步骤流程示意图。
图2是本发明具体实施方式的目标车辆直线行驶示意图。
图3是本发明具体实施方式的目标车辆转弯行驶示意图。
其中，1.目标车辆；2.单线激光雷达；3.二级感兴趣区域；4.一级感兴趣区域。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1-3，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，都属于本发明保护的范围。
实施例：
现有的无人驾驶汽车自主避障不具备足够安全度，并且成本较高。
如图1所示，因此提出一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取目标车辆当前的行驶参数；
步骤S2：所述行驶参数结合预设参数来确定和分级感兴趣区域，所述感兴趣区域是指有与所述目标车辆发生碰撞可能性的区域；
步骤S3：通过激光雷达扫描所述目标车辆的周边环境信息；
步骤S4：通过目标聚类算法和目标跟踪算法对所述周边环境信息进行识别，得到目标障碍物的位置信息；
步骤S5：根据目标障碍物的位置信息和所述感兴趣区域进行判断，根据判断结果选择所述目标车辆的控制策略。
上述方案中，激光雷达避障方法很好地解决了全封闭、半封闭的特定场景下无人驾驶车辆的安全行驶问题。采用与车辆参行驶数相适配的感兴趣区域自适应划分的方式，避免了车辆行驶过程中的盲区碰撞。采用单线激光雷达和简单的算法，硬件和计算成本更低，有利于无人驾驶汽车的推广应用。
进一步的，步骤S1中，所述行驶参数包括所述目标车辆的航向角和行驶速度。
上述方案中，航向角和行驶速度可直接反映出目标车辆的行驶状态，不用再借助其他行驶参数，对于目标车辆行驶状态监测节省了成本。
进一步的，步骤S2中，所述感兴趣区域包括一级感兴趣区域和二级感兴趣区域，根据所述目标车辆的航向角和行驶速度、以及第一预设参数来设定所述一级感兴趣区域，根据所述目标车辆的航向角和行驶速度、以及第二预设参数来设定所述二级感兴趣区域，其中，所述一级感兴趣区域中目标障碍物与所述目标车辆相撞的可能性小于所述二级感兴趣区域中的目标障碍物与所述目标车辆相撞的可能性。
上述方案中，感兴趣区域随车辆行驶参数和第一预设参数、第二预设参数自适应变化，可自定义出目标车辆的实时驾驶路线。
进一步的，步骤S3中，通过单线激光雷达对所述目标车辆的周边环境进行探测并返回一系列探测点，所述探测点中存在目标障碍物反射点相对于所述目标车辆的位置信息。
进一步的，如图2和图3所示，步骤S4中，通过目标聚类算法对所述探测点进行聚类，并划分成多个目标障碍物，对每个目标障碍物通过一个外包矩形进行表征。
进一步的，步骤S4中，通过目标跟踪算法对聚类后的目标障碍物进行跟踪，识别其位置与相对所述目标车辆的位置信息。
进一步的，步骤S5中，所述控制策略为：对于未进入一级感兴趣区域和二级感兴趣区域的目标障碍物位置信息，所述目标车辆不进行处理；若有目标障碍物进入一级感兴趣区域内，所述目标车辆减速制动；若有目标障碍物进入二级感兴趣区域内，所述目标车辆停车。
其中，具体为：将目标障碍物位置信息与二级感兴趣区域进行第一次二级匹配判断，若第一次二级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与二级感兴趣区域匹配，则说明目标障碍物进入二级感兴趣区域，则目标车辆停车；若第一次二级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与二级感兴趣区域不匹配，则将同样的目标障碍物位置信息与二级感兴趣区域进行第二次二级匹配判断，若第二次二级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与二级感兴趣区域匹配，则说明目标障碍物进入二级感兴趣区域，则目标车辆停车；若第二次二级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与二级感兴趣区域不匹配，则确定目标障碍物未进入二级感兴趣区域。当第一次判断到目标障碍物没有进入二级感兴趣区域时，为了避免降低判断过程出现偶然误差的情况，再进行了第二次判断，只有当两次判断都表明目标障碍物没有进入二级感兴趣区域时，才确定目标障碍物未进入二级感兴趣区域的最终结果，避免因为偶然误差对目标车辆造成严重事故。
当确定目标障碍物未进入二级感兴趣区域后，将目标障碍物位置信息与一级感兴趣区域进行第一次一级匹配判断，若第一次一级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与一级感兴趣区域匹配，则说明目标障碍物进入一级感兴趣区域，则目标车辆减速制动；若第一次一级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与一级感兴趣区域不匹配，则将同样的目标障碍物位置信息与一级感兴趣区域进行第二次一级匹配判断，若第二次一级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与一级感兴趣区域匹配，则说明目标障碍物进入一级感兴趣区域，则目标车辆减速制动；若第二次一级匹配判断结果为目标障碍物位置信息与一级感兴趣区域不匹配，则确定目标障碍物未进入一级感兴趣区域。当第一次判断到目标障碍物没有进入一级感兴趣区域时，为了避免降低判断过程出现偶然误差的情况，再进行了第二次判断，只有当两次判断都表明目标障碍物没有进入一级感兴趣区域时，才确定目标障碍物未进入一级感兴趣区域的最终结果，避免因为偶然误差对目标车辆造成严重事故。
单线激光雷达向车载计算单元发送目标障碍物位置信息，其中；
当确定目标障碍物未进入二级感兴趣区域的最终结果时，对车载计算单元的输入端进行检测，若车载计算单元的输入端没有相应的单线激光雷达发送来的输入信号，则对单线激光雷达的输出端进行检测，若单线激光雷达的输出端有输出信号，则表明单线激光雷达与车载计算单元之间的硬件连接线路出现故障，车载计算单元进行硬件连接线路故障报警并使目标车辆停车，若单线激光雷达的输出端也没有输出信号，则表明单线激光雷达的输出端出现故障，车载计算单元进行单线激光雷达输出端故障报警并使目标车辆停车；
当确定目标障碍物未进入一级感兴趣区域的最终结果时，对车载计算单元的输入端进行检测，若车载计算单元的输入端没有相应的单线激光雷达发送来的输入信号，则对单线激光雷达的输出端进行检测，若单线激光雷达的输出端有输出信号，则表明单线激光雷达与车载计算单元之间的硬件连接线路出现故障，车载计算单元进行硬件连接线路故障报警并使目标车辆减速制动，若单线激光雷达的输出端也没有输出信号，则表明单线激光雷达的输出端出现故障，车载计算单元进行单线激光雷达输出端故障报警并使目标车辆减速制动。
上述方案中，可以避免因为单线激光雷达与车载计算单元硬件故障而引起安全事故，进一步增加自适应避障的安全性。
进一步的，步骤S5中，若有目标障碍物同时进入一级感兴趣区域和二级感兴趣区域，则以二级感兴趣区域为最高优先级作为判断依据。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取目标车辆当前的行驶参数；
步骤S2：所述行驶参数结合预设参数来确定和分级感兴趣区域，所述感兴趣区域是指有与所述目标车辆发生碰撞可能性的区域；
步骤S3：通过激光雷达扫描所述目标车辆的周边环境信息；
步骤S4：通过目标聚类算法和目标跟踪算法对所述周边环境信息进行识别，得到目标障碍物的位置信息；
步骤S5：根据目标障碍物的位置信息和所述感兴趣区域进行判断，根据判断结果选择所述目标车辆的控制策略。
2.如权利要求1所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S1中，所述行驶参数包括所述目标车辆的航向角和行驶速度。
3.如权利要求2所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S2中，所述感兴趣区域包括一级感兴趣区域和二级感兴趣区域，根据所述目标车辆的航向角和行驶速度、以及第一预设参数来设定所述一级感兴趣区域，根据所述目标车辆的航向角和行驶速度、以及第二预设参数来设定所述二级感兴趣区域，其中，所述一级感兴趣区域中目标障碍物与所述目标车辆相撞的可能性小于所述二级感兴趣区域中的目标障碍物与所述目标车辆相撞的可能性。
4.如权利要求3所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S3中，通过单线激光雷达对所述目标车辆的周边环境进行探测并返回一系列探测点，所述探测点中存在目标障碍物反射点相对于所述目标车辆的位置信息。
5.如权利要求4所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S4中，通过目标聚类算法对所述探测点进行聚类，并划分成多个目标障碍物，对每个目标障碍物通过一个外包矩形进行表征。
6.如权利要求5所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S4中，通过目标跟踪算法对聚类后的目标障碍物进行跟踪，识别其位置与相对所述目标车辆的位置信息。
7.如权利要求6所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S5中，所述控制策略为：对于未进入一级感兴趣区域和二级感兴趣区域的目标障碍物位置信息，所述目标车辆不进行处理；若有目标障碍物进入一级感兴趣区域内，所述目标车辆减速制动；若有目标障碍物进入二级感兴趣区域内，所述目标车辆停车。
8.如权利要求7所述的一种基于单线激光雷达的自适应避障方法，其特征在于，步骤S5中，若有目标障碍物同时进入一级感兴趣区域和二级感兴趣区域，则以二级感兴趣区域为最高优先级作为判断依据。
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