• 
    <ul id="o6k0g"></ul>
    <ul id="o6k0g"></ul>

    基于激光雷達的道路邊界檢測方法和裝置制造方法及圖紙

    技術編號:33131429 閱讀:17 留言:0更新日期:2022-04-17 00:48
    本發明專利技術公開了一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法和裝置。其中,該方法包括:掃描結構化道路的道路圖像,獲取結構化道路的激光雷達點云數據;對激光雷達點云數據進行柵格化處理,生成多個柵格,并獲取每個柵格內點云的柵格特征信息;基于每個柵格內點云的柵格特征信息,對多個柵格進行至少一次篩選處理,得到多個目標候選柵格;對多個目標候選柵格進行區域標記,得到結構化道路的至少一個路沿候選區域;基于每個路沿候選區域中的區域候選點,生成結構化道路的道路邊界。本發明專利技術解決了當前道路檢測算法無法適用于固態激光雷達場景的技術問題。術問題。術問題。

    【技術實現步驟摘要】
    基于激光雷達的道路邊界檢測方法和裝置


    [0001]本專利技術涉及車輛領域,具體而言,涉及一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法和裝置。

    技術介紹

    [0002]目前,自動駕駛都離不開道路邊界的檢測,道路邊界的檢測是輔助駕駛中為人類提供安全行駛區域的核心功能模塊,也是為全自動無人駕駛提供有效檢測范圍與可行駛區域的重要前置功能模塊。
    [0003]在相關技術中,道路邊緣檢測算法大都基于機械式激光雷達點云展開,但由于機械式激光雷達具有價格高、體積大、不便于量產等缺點,固態激光雷達應運而生,且在量產自動駕駛汽車的占據越來越高的地位。由于掃描方式不同,固態激光雷達與機械式激光雷達所形成的點云也有很大不同,從而存在道路檢測算法均無法很好的適用于固態激光雷達場景的問題。
    [0004]針對上述當前道路檢測算法無法適用于固態激光雷達場景的問題,目前尚未提出有效的解決方案。

    技術實現思路

    [0005]本專利技術實施例提供了一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法和裝置,以至少解決當前道路檢測算法無法適用于固態激光雷達場景的技術問題。
    [0006]根據本專利技術實施例的一個方面,提供了一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法,包括:掃描結構化道路的道路圖像,獲取結構化道路的激光雷達點云數據;對激光雷達點云數據進行柵格化處理,生成多個柵格,并獲取每個柵格內點云的柵格特征信息;基于每個柵格內點云的柵格特征信息,對多個柵格進行至少一次篩選處理,得到多個目標候選柵格;對多個目標候選柵格進行區域標記,得到結構化道路的至少一個路沿候選區域;基于每個路沿候選區域中的區域候選點,生成結構化道路的道路邊界。
    [0007]可選地,基于每個柵格內點云的柵格特征信息,對多個柵格進行至少一次篩選處理,包括:采用至少一種篩選條件對每個柵格內點云的柵格特征信息進行篩選處理,其中,篩選條件包括如下至少之一:第一篩選條件,其中,所述第一篩選條件包含的篩選因素包括:所述柵格內最高點的高度、所述柵格內最低點的高度和所述柵格內點云的高度差;第二篩選條件,其中,第二篩選條件包含的篩選因素包括:當前候選柵格周圍的候選柵格數量是否處于篩選閾值范圍內。
    [0008]可選地,采用第一篩選條件對每個柵格內點云的柵格特征信息進行篩選處理,包括:采用第一篩選條件中的一個或多個篩選因素,對每個柵格內點云的柵格特征信息進行篩選處理,得到第一組候選柵格,其中,第一組候選柵格內的點云包括如下特征:不存在假邊緣、低矮障礙物、有高度差物體的點云數據。
    [0009]可選地,在得到第一組候選柵格之后,方法還包括:采用第二篩選條件對第一組候
    選柵格中的候選柵格進行二次篩選,獲取第二組候選柵格,其中,第二組候選柵格為第一組候選柵格中進行了二次柵格標記的候選柵格。
    [0010]可選地,采用第二篩選條件對第一組候選柵格中的候選柵格進行二次篩選,獲取第二組候選柵格,包括:檢測第一組候選柵格中每個候選柵格在各自鄰域內候選柵格的數量,其中,候選柵格為第一組候選柵格內的柵格;如果第一組候選柵格中任意一個候選柵格鄰域內候選柵格的數量處于篩選閾值范圍內,則將處于篩選閾值范圍內的候選柵格進行二次柵格標記。
    [0011]可選地,在獲取第二組候選柵格之后,對多個目標候選柵格進行區域標記,得到結構化道路的至少一個路沿候選區域,包括:采用搜索算法對第二組候選柵格中的候選柵格進行合并處理,并統計合并后每個候選區域內候選柵格的數量;對進行了合并處理的第二組候選柵格進行區域標記,并獲取至少一個路沿候選區域,其中,路沿候選區域包括多個目標候選柵格。
    [0012]可選地,如果任意一個候選區域內的候選柵格數量超過目標閾值,則將候選區域進行區域標記。
    [0013]可選地,基于每個路沿候選區域中的區域候選點,生成結構化道路的道路邊界,包括:獲取任意一個路沿候選區域內的多個柵格;從多個柵格中選取候選點,獲取每個路沿候選區域內的候選點;對每個路沿候選區域內的所有候選點進行曲線擬合,其中,擬合后的曲線為結構化道路的道路邊界。
    [0014]可選地,在獲取結構化道路的激光雷達點云數據之后,方法還包括:對激光雷達點云數據進行預處理,其中,預處理包括如下至少之一:點云未定義值過濾,噪聲點過濾以及點云高度過濾。
    [0015]根據本專利技術實施例的另一方面,還提供了一種基于激光雷達的道路邊界的檢測裝置,包括:獲取模塊,用于掃描結構化道路的道路圖像,獲取結構化道路的激光雷達點云數據;處理模塊,用于對激光雷達點云數據進行柵格化處理,生成多個柵格,并獲取每個柵格內點云的柵格特征信息;篩選模塊,用于基于每個柵格內點云的柵格特征信息,對多個柵格進行至少一次篩選處理,得到多個目標候選柵格;標記模塊,用于對多個目標候選柵格進行區域標記,得到結構化道路的至少一個路沿候選區域;生成模塊,用于基于原始模型的檢測誤差和目標模型的檢測誤差,生成目標模型的總體誤差。
    [0016]根據本專利技術實施例的另一方面,還提供了一種計算機可讀存儲介質。該計算機可讀存儲介質包括存儲的程序,其中,在程序運行時控制計算機可讀存儲介質所在設備執行本專利技術實施例的基于激光雷達的道路邊界的檢測。
    [0017]根據本專利技術實施例的另一方面,還提供了一種處理器。該處理器用于運行程序,其中,程序運行時執行本專利技術實施例的基于激光雷達的道路邊界的檢測。
    [0018]在本專利技術實施例中,掃描結構化道路的道路圖像,獲取結構化道路的激光雷達點云數據;對激光雷達點云數據進行柵格化處理,生成多個柵格,并獲取每個柵格內點云的柵格特征信息;基于每個柵格內點云的柵格特征信息,對多個柵格進行至少一次篩選處理,得到多個目標候選柵格;對多個目標候選柵格進行區域標記,得到結構化道路的至少一個路沿候選區域;基于每個路沿候選區域中的區域候選點,生成結構化道路的道路邊。也就是說,本申請檢測流程中的使用候選區域中所有候選點結合道路邊界的實際情況,進行曲線
    擬合,最終擬合的曲線即為道路邊緣曲線,從而實現了當前道路檢測算法可以適用于固態激光雷達場的技術效果,解決了當前道路檢測算法無法適用于固態激光雷達場的技術問題。
    附圖說明
    [0019]此處所說明的附圖用來提供對本專利技術的進一步理解,構成本申請的一部分,本專利技術的示意性實施例及其說明用于解釋本專利技術,并不構成對本專利技術的不當限定。在附圖中:
    [0020]圖1是根據本專利技術實施例的一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法的流程圖;
    [0021]圖2是根據本專利技術實施例的另一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法的流程圖;
    [0022]圖3是根據本專利技術實施例的一種路沿分布情況的示意圖;
    [0023]圖4是根據本專利技術實施例的一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法裝置的示意圖。
    具體實施方式
    [0024]為了使本
    的人員更好地理解本專利技術方案,下面將結合本專利技術實施例中的附圖,對本專利技術實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本專利技術一部分的實施例,而不是全部的實施例。基于本專利技術中的實施例本文檔來自技高網
    ...

    【技術保護點】

    【技術特征摘要】
    1.一種基于激光雷達的道路邊界檢測方法,其特征在于,所述方法包括:掃描結構化道路的道路圖像,獲取所述結構化道路的激光雷達點云數據;對所述激光雷達點云數據進行柵格化處理,生成多個柵格,并獲取每個柵格內點云的柵格特征信息;基于所述每個柵格內點云的柵格特征信息,對所述多個柵格進行至少一次篩選處理,得到多個目標候選柵格;對所述多個目標候選柵格進行區域標記,得到所述結構化道路的至少一個路沿候選區域;基于每個所述路沿候選區域中的區域候選點,生成所述結構化道路的道路邊界。2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述每個柵格內點云的柵格特征信息,對所述多個柵格進行至少一次篩選處理,包括:采用至少一種篩選條件對所述每個柵格內點云的柵格特征信息進行所述篩選處理,其中,所述篩選條件包括如下至少之一:第一篩選條件,其中,所述第一篩選條件包含的篩選因素包括:所述柵格內最高點的高度、所述柵格內最低點的高度和所述柵格內點云的高度差;第二篩選條件,其中,所述第二篩選條件包含的篩選因素包括:當前候選柵格周圍的候選柵格數量是否處于篩選閾值范圍內。3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,采用所述第一篩選條件對所述每個柵格內點云的柵格特征信息進行所述篩選處理,包括:采用所述第一篩選條件中的一個或多個篩選因素,對所述每個柵格內點云的柵格特征信息進行所述篩選處理,得到第一組候選柵格,其中,所述第一組候選柵格內的點云包括如下特征:不存在假邊緣、低矮障礙物、有高度差物體的點云數據。4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,在得到第一組候選柵格之后,所述方法還包括:采用所述第二篩選條件對所述第一組候選柵格中的候選柵格進行二次篩選,獲取第二組候選柵格,其中,所述第二組候選柵格為所述第一組候選柵格中進行了二次柵格標記的候選柵格。5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,采用所述第二篩選條件對所述第一組候選柵格中的候選柵格進行二次篩選,獲取第二組候選柵格,包括:檢測所述第一組候選柵格中每個候選柵格在各自鄰域內候選柵格的數量,其中,所述候選柵格為所述第一組候選柵格內的柵格;如果所述第一組候選柵格中任意一個候選柵格鄰域內候選...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:龐偉凇王宇周琳林崇浩
    申請(專利權)人:中國第一汽車股份有限公司
    類型:發明
    國別省市:

    網友詢問留言 已有0條評論
    • 還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。

    1
    主站蜘蛛池模板: 东京无码熟妇人妻AV在线网址| 无码少妇A片一区二区三区| 国产午夜无码福利在线看网站 | 狠狠久久精品中文字幕无码 | 精品三级AV无码一区| 性饥渴少妇AV无码毛片| 夜夜添无码一区二区三区| 亚洲国产精品无码第一区二区三区| 国产成人无码精品久久久性色 | 亚洲中文字幕无码中文字在线| 中文字幕av无码一二三区电影| 久久久久久无码国产精品中文字幕| 久久久久av无码免费网| 自拍偷在线精品自拍偷无码专区| 国产午夜av无码无片久久96| 亚洲AV无码乱码麻豆精品国产| 国产热の有码热の无码视频| 一本大道无码人妻精品专区| 亚洲6080yy久久无码产自国产| 亚洲av成人无码久久精品 | 亚洲午夜无码久久久久小说| 久久午夜夜伦鲁鲁片免费无码| 精品人妻少妇嫩草AV无码专区| 国模无码视频一区二区三区 | 成人无码一区二区三区| 日韩毛片无码永久免费看| 亚洲国产精品无码久久九九大片| 久久精品中文无码资源站| 日韩精品真人荷官无码| 无码一区二区三区在线观看| 无码专区狠狠躁躁天天躁| 日韩一区二区三区无码影院| 国产亚洲3p无码一区二区| 国产三级无码内射在线看| 无码视频在线观看| 亚洲爆乳少妇无码激情| 亚洲AV综合色区无码一二三区 | 久久精品aⅴ无码中文字字幕| 国产AV无码专区亚洲A∨毛片| 人妻丰满熟妇av无码区不卡| 免费无码又爽又刺激高潮视频|