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        基于激光雷達的路沿檢測與跟蹤研究

        2014-12-31 00:00:00陸恒尹慧琳丁亞雪
        計算機光盤軟件與應(yīng)用 2014年23期

        摘 要:為了能夠快速,準(zhǔn)確地提取出路面信息,提出了一種基于小波變換的路沿檢測方法。首先通過預(yù)處理,減少無效信息點的個數(shù),然后根據(jù)城市道路特征利用離散小波變換提取出路沿的位置,最后通過卡爾曼濾波進行預(yù)測與跟蹤。該方法可使無人駕駛車輛準(zhǔn)確有效地檢測出未知環(huán)境中的動態(tài)障礙物,實時性好,可靠性高。

        關(guān)鍵詞:激光雷達;檢測;跟蹤

        中圖分類號:TP242.6

        近年來,無人車輛駕駛技術(shù)研究呈現(xiàn)明顯增長趨勢。其中障礙物分類則是無人車環(huán)境感知問題中最為重要的課題。多數(shù)早起環(huán)境感知研究都是通過對攝像頭采集到的圖像進行處理,但是由于圖像容易受到環(huán)境,天氣等多重因素的限制,處理效果并不穩(wěn)定。然而激光測距雷達具備抗干擾性強,精度高等優(yōu)點,越來越多被應(yīng)用到環(huán)境感知中。

        1 理論部分

        1.1 激光雷達工作原理

        為使無人車能夠快速準(zhǔn)確地獲得位置環(huán)境中障礙物的距離,激光雷達能夠很好地滿足這些需求。激光雷達采用飛行時間測距原理,由激光器發(fā)射出的激光脈沖投射到物體表面引起散射,其中一部分經(jīng)過反射并被激光雷達的接收器所接收。激光測距的公式如下:

        d=△t*C/2 (1)

        其中d為激光發(fā)射器到反射點之間的幾何距離,C為光速,△t為測量發(fā)射光束與從物體表面返回來的反射光束之間的時間差△t。

        1.2 小波變換

        與Fourier變換相比,小波變換是空間(時間)和頻率的局部變換,因而能有效地從信號中提取信息。一般所討論的小波是指由一個稱之為母小波或基小波函數(shù),進過伸縮與平移所產(chǎn)生的ψ(t)或其他空間的基底。定義函數(shù)ψ(t)滿足

        ∫_(-∞)^(+∞)?= ψ(t) □(24dt)=0, ψ(t)∈L^2 (R) (2)

        其中ψ(t)為母小波函數(shù),或簡稱為小波函數(shù)。

        1.3 卡爾曼濾波

        卡爾曼濾波常用于去除混雜于有用信號之中的隨機噪聲。其基本思想是以最小平均誤差為最佳估計準(zhǔn)則,采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型,利用前一時刻的估計值和當(dāng)前時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計,求出當(dāng)前時刻的估計值。以下即為卡爾曼濾波算法,共包括三個方程,都是矩陣算法。

        K_k=AP_k C^T 〖(CP_k C^T+S_z)〗^(-1) (3)

        x ?_(k+1)=(Ax ?_k+Bu_k )+K_k (y_(k+1)-Cx ?_k) (4)

        P_(k+1)=AP_k A^T+S_w- AP_k C^T S_Z^(-1) CP_k A^T (5)

        2 算法描述

        為了簡化算法,需要在路沿檢測前做一些假設(shè)。第一,地面是相對平滑且連續(xù)平穩(wěn)變化的。第二,假設(shè)車輛行駛在平滑路面上,震動較小,激光雷達掃描角度并未改變。在這些前提下,算法主要可以分為三個部分:(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理,(2)基于小波變換的特征提取,(3)基于卡爾曼濾波的狀態(tài)跟蹤。

        2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        在預(yù)處理過程中,首先把激光雷達所收集到的數(shù)據(jù)把數(shù)據(jù)進行聚類,當(dāng)某幾個相鄰的點的距離小于一定閾值時可以歸類到一起。如果其中某一類中的點數(shù)過少,則可以把它們移除。再通過插值或者刪除的方法把點的個數(shù)變?yōu)?^n。

        2.2 特征提取

        為了處理數(shù)據(jù),具體的算法步驟如下:

        步驟1:計算初始層i各個相鄰點高度值的低頻成分和高頻成分;

        步驟2:所得低頻成分和高頻成分標(biāo)以i-1;

        步驟3:計算標(biāo)記完的點的高度平均值;

        步驟4:重新標(biāo)記各個成分。計算個點到平均值的差值,如果差值大于方差則該成分為有效,否則不予考慮;

        步驟5:計算第i+1層;

        這個算法從最上層一直計算到最下層。最后所有點會被分成兩部分:路面點和非路面點。

        2.3 狀態(tài)跟蹤

        特征提取后,得到道路兩邊路沿的坐標(biāo)值,設(shè)其狀態(tài)向量為X=〖[x x ? x ?]〗^T, x,x ?,x ?分別為目標(biāo)在運動方向上的位置、速度和加速度。設(shè)采樣周期為T,則離散時間狀態(tài)方程如下:

        X(k)=?(k-1)X(k-1)+G(k-1)W(k-1) (6)

        Z(k)=H(k)X(k)+V(k) (7)

        式中,X(k)是k時刻目標(biāo)狀態(tài)向量,W(k)為狀態(tài)噪聲,E(W(k))=0,Z(k)是k時刻測量向量,V(k)測量噪聲;? (k)和H(k)分別為k時刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和測量矩陣。對于相對運動目標(biāo)跟蹤,因為所建立模型不同,其表達式不同,這里采用常加速模型。

        ?(k)=[■(1TT^2@01T@001)] (8)

        H(k)=[1 0 0] (9)

        只要預(yù)先給定狀態(tài)估計值和濾波估計狀態(tài)向量的協(xié)方差矩陣??柭鼮V波過程就能持續(xù)遞推下去。最后得效果圖如下:

        圖1 卡爾曼跟蹤后的路沿點檢測效果

        3 結(jié)束語

        本文提出了一種基于小波變換的實時路沿點檢測方法,在城市道路中有著良好的魯棒性。該方法的優(yōu)點是計算簡便、時間復(fù)雜程度低,比較適合于實時應(yīng)用系統(tǒng)。

        參考文獻:

        [1]Van der Merwe R,Wan E A. The square-root unscented Kalman filter for state and parameter estimation[J]. IEEE International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing,2001(06):3461-3464.

        [2]Ashraf M. Aziz.A new multiple decisions fusion rule for targets detection in multiple sensors distributed detection systems with data fusion[J].Information Fusion,2014(18):175-186.

        作者簡介:陸恒(1990-),男,碩士研究生,研究方向:智能車輛環(huán)境感知。

        作者單位:同濟大學(xué) 中德學(xué)院,上海 201804

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