激光雷達(dá)算法概論及介紹

激光雷達(dá)算法概論

道路中主要環(huán)境對(duì)象可分為可通行區(qū)域、道路邊界以及可通行區(qū)域上的路上靜態(tài)、動(dòng)態(tài)障礙物，道路邊界確定了可通行以及不可通行區(qū)域，障礙物確定了可通行區(qū)域的避讓區(qū)域。

對(duì)于激光雷達(dá)來(lái)說(shuō)，認(rèn)知過(guò)程一般是先找出道路邊界，再在可行駛區(qū)域內(nèi)區(qū)分路面點(diǎn)和障礙物點(diǎn)，之后區(qū)分靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物，并確定具體障礙物。激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中主要算法有車道線識(shí)別，可行駛區(qū)域分析，車輛識(shí)別與跟蹤，行人識(shí)別與跟蹤等。

在具體處理對(duì)象方面，就行駛路徑而言，激光雷達(dá)可以用于車道線、道路邊緣、道路隔離物的識(shí)別，就周邊物體而言，激光雷達(dá)可識(shí)別車輛、行人以及其他影響車輛行駛的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)障礙物。對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別，如紅綠燈、限速牌等目前主要還是由攝像頭完成。

在具體算法方面，對(duì)于物體的識(shí)別會(huì)先進(jìn)行障礙物聚類，然后在訓(xùn)練集里通過(guò)特定的分類器完成識(shí)別。

具體激光雷達(dá)算法介紹

車道線檢測(cè)

車道線的特征核心依據(jù)之一標(biāo)線和周圍路面所用材料不同。目前的主要算法分為兩類，其一是關(guān)注車道線和泊車位線材料的反射強(qiáng)度，其二是利用激光雷達(dá)的特殊性，先檢測(cè)出路沿，再結(jié)合導(dǎo)讀寬度信息確定車道線的位置。

車道線和泊車位線的材料一般是選擇熱熔劃線工藝。熱熔型標(biāo)線是主要選取的材料。對(duì)于該種涂料，由于需要經(jīng)受惡劣的環(huán)境，其附著能力較強(qiáng)，且耐磨性要超過(guò)一般涂料。就反射強(qiáng)度值一般在12-30之間。

由于車道線材料和路面材料反射強(qiáng)度的不同，因此以此為特征可以輕松區(qū)分開(kāi)車位線和道路路面。實(shí)際在進(jìn)行道路檢測(cè)時(shí)，得到的數(shù)據(jù)時(shí)圓環(huán)形狀的點(diǎn)云，當(dāng)檢測(cè)到圓環(huán)出現(xiàn)斷裂，即表明反射強(qiáng)度發(fā)生了突變，通過(guò)標(biāo)注這些點(diǎn)出現(xiàn)的位置，就可以鎖定車道線和泊車位線的位置。

路沿檢測(cè)

激光雷達(dá)的一個(gè)功能特點(diǎn)是可以進(jìn)行路沿檢測(cè)，它主要關(guān)注的是高度特征，常見(jiàn)的路沿有路牙、交通隔離欄、植物帶等，另外在實(shí)際的自動(dòng)駕駛環(huán)境中還有充電樁、交通標(biāo)志牌、垃圾桶等中等高度對(duì)象。除此之外，道路中還有交通路燈、樹(shù)木等較高的對(duì)象。整體上高度可被劃分為三個(gè)層次。通過(guò)柵格圖并結(jié)合特征算子可以檢測(cè)出較低層次的對(duì)象。

一般使用的高度特征是最大最小值高度差特征，即設(shè)無(wú)人平臺(tái)能夠通過(guò)的障礙物高度下限為Zmin，平臺(tái)可通過(guò)的最低懸垂高度為Zmax，低于Zmin的可認(rèn)為是道路平面，而高于Zmax的障礙物不對(duì)無(wú)人平臺(tái)的自主通過(guò)造成干擾，如無(wú)人平臺(tái)可正常穿過(guò)橋洞、林間路等。但是隨著距離增大，點(diǎn)云的稀疏程度增大，單一柵格中難以形成有效高度差，特別是對(duì)于低矮障礙物有漏檢的風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)槠溟撝翟O(shè)定的問(wèn)題，其還可能對(duì)高程信息進(jìn)行誤判，錯(cuò)誤地把樹(shù)枝等作為障礙物處理。

車輛、行人檢測(cè)

對(duì)激光雷達(dá)來(lái)說(shuō)，車輛、行人都可以當(dāng)做障礙物處理，障礙物可分為路內(nèi)和路外障礙物。操作的基本思想是先對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行聚類，然后通過(guò)研究有效的幾何模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

車輛屬于剛體模型，外觀特征穩(wěn)定，不隨時(shí)間發(fā)生形變。剔除地面點(diǎn)云的柵格地圖中，車輛在雷達(dá)二維俯視圖中的形態(tài)主要呈現(xiàn)為正反“L”型，部分情況下呈現(xiàn)出“一”型或“U”型。利用這一局部特征，通過(guò)聚類分析和跟蹤器對(duì)動(dòng)態(tài)車輛進(jìn)行速度預(yù)測(cè)，可有效檢測(cè)動(dòng)態(tài)車輛。行人由于其服裝，體型的差別，點(diǎn)云特征更難被獲取，目前主要采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類法進(jìn)行處理。

對(duì)車輛和行人識(shí)別的本質(zhì)在于聚類，聚類的基礎(chǔ)在于被測(cè)對(duì)象點(diǎn)云數(shù)據(jù)的完整性。若對(duì)象反射率過(guò)低或某個(gè)物體局部反射率過(guò)低，則可能存在無(wú)法識(shí)別有效對(duì)象的問(wèn)題。若被測(cè)對(duì)象互相之間遮蓋嚴(yán)重，也會(huì)使對(duì)象點(diǎn)云數(shù)據(jù)的完整性受到影響，可能存在將單個(gè)物體分割為幾個(gè)聚類的現(xiàn)象。另外聚類關(guān)注的是點(diǎn)云之間的距離和形態(tài)，當(dāng)有與車輛行人相似的其他對(duì)象以及與它們距離較近時(shí)，也容易發(fā)生聚類的誤判。