張 英，李 擎，張 昊

（北京信息科技大學 高動態(tài)導航技術(shù)北京市重點實驗室，北京 100101）

0 引 言

無人車行駛過程中對其周邊的障礙物檢測是環(huán)境感知技術(shù)研究領(lǐng)域的重要組成部分。通過對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下障礙感知技術(shù)的研究可以促使自主車輛逐步從簡單封閉道路走進真實、復雜的交通環(huán)境。

此前，人們對結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境下的障礙物檢測進行了不少的研究，如基于光流的方法[1]、基于立體視覺的方法[2]、基于激光雷達的方法[3-5]。但是結(jié)構(gòu)化道路檢測的障礙物主要為行人、車輛、建筑物等，而非結(jié)構(gòu)化環(huán)境則有很大的不同[6]。非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的障礙物種類繁多，包括凸起石頭、低于地面的坑和溝、水塘及樹木等障礙物。而針對野外的非結(jié)構(gòu)化障礙物檢測，國內(nèi)北京大學的邵海燕[7]利用攝像機，基于線結(jié)構(gòu)光，對水體、凹凸障礙物特征進行分析。但是該方法在陰雨天、霧霾[8]等天氣下無法高準確率的檢測障礙物，因此，本文基于16線三維激光雷達，設(shè)計新的激光雷達安裝方式，針對凹障礙物檢測，分析其結(jié)構(gòu)特征，實現(xiàn)不同天氣下的高精度障礙物識別。

1 激光雷達預處理

激光雷達獲取的點云數(shù)據(jù)含有大量噪聲，本文采用基于坡度變化的濾波算法對獲取的點云數(shù)據(jù)進行處理。該濾波算法是利用坡度變化確定最優(yōu)濾波函數(shù)。假設(shè)A為獲取的原始點云數(shù)據(jù)集，DEM為地面點集，d是點間距離，則滿足濾波函數(shù)的點就是DEM的元素：

若給定點pi，找不到臨近點pj，使其滿足下式，則pi劃分為地面點：

該濾波方法是通過兩點間的高差值大小來決定是否接受選擇點。兩點間的閾值定義為兩點間距離的函數(shù)Δhmax(d)。一般認為該函數(shù)為非遞減的，確定函數(shù)的方法主要有合成函數(shù)。假設(shè)地形坡度不超過a%，且觀測值無誤差，則濾波函數(shù)為：

實際上觀測值有誤差，因此添加置信區(qū)間，并假定允許具有標準偏差的地面點被拒絕，濾波函數(shù)為：

式中，Δhmax(d)的求取應(yīng)選擇合適的區(qū)域作為訓練數(shù)據(jù)子集。

基于坡度的濾波算法具有計算簡單、適應(yīng)性強等特點，但需要預先知道地形坡度和確定所開窗口的大小，所選點必須同其他所有點進行比較，以確定該點是否為地面點。

2 新的激光雷達布局方法

激光雷達的傳統(tǒng)安裝方法是直立安裝在車輛的頂部位置，致使車輛周圍有一個很大的視覺盲區(qū)。該盲區(qū)若在野外環(huán)境下，如在存在溝坑和狹窄的道路情況行駛，則盲區(qū)對于車輛的安全存在巨大的隱患。傳統(tǒng)的激光雷達直立安裝及盲區(qū)如圖1所示。

圖1 激光雷達直立安裝Fig.1 Erect installation of laser radar

盲區(qū)的邊緣到車輛的距離B可表示為：

式中：W為激光雷達到車輛邊界的距離；H1為雷達的高度；H2為車輛的高度。紅色區(qū)域代表車輛前方的盲區(qū)。

此外，隨著掃描距離的增加，相鄰掃描線間也變得更加稀疏，以16線激光雷達Veldyne HDL-16為例，雷達距地面的高度大約1.5 m，其負角度的激光示意圖如圖2所示。

圖3中黑色的三個圓從里到外分別為-9°，-7°和-5°激光束的掃描，紅色的三個圓為一個周期后激光束的掃描，黃色、黑色、綠色實線分別為兩周期內(nèi)-9°，-7°和-5°激光束的實際掃描曲線。

圖2 負角度的8束激光示意圖Fig.2 8-beam laser schematic diagram of negative angle

圖3 多角度激光束多周期示意圖Fig.3 Multi-period diagram of multi-angle laser beam

假設(shè)車輛在10 m/s的速度，10 Hz的雷達頻率下，一個周期內(nèi)汽車行駛的距離為1 m。分析可得，雷達可探測范圍從車輛的行駛方向的正前方向兩側(cè)遞減，其中車輛行駛方向的正左和正右方盲區(qū)最大，值為雷達不同角度激光束之間的距離差值，雷達正前方可測量的最小差值為0.007 m，最大差值為1 m（車輛一個周期內(nèi)行駛的距離）。1 m的盲區(qū)對車輛的行駛安全是致命的，所以直立的布局方式的盲區(qū)弊端明顯，需要進行改進。

根據(jù)圖1的激光雷達安裝方法，無人車在溝坑、狹窄道路行駛時存在較大的傳感器盲區(qū)，影響無人車的安全行駛。針對無人車行駛的安全問題設(shè)計的新安裝方式解決了上述缺點，如圖4所示。

圖4 新的雷達安裝方法示意圖Fig.4 Schematic diagram of new radar installation method

在車頂?shù)淖笥覂蛇厡ΨQ位置分別側(cè)立傾斜安裝一個16線激光雷達，探測范圍決定于傾斜的角度；前側(cè)安裝一個單線激光雷達。安裝時需確保上方兩個雷達間沒有相互直射的激光束，以免對雷達造成傷害。

從圖5可以看到盲區(qū)的范圍大大的減小，前方的重疊區(qū)域被兩個甚至三個激光雷達探測到，加強了對前方未知區(qū)域的理解力。在這種安裝方式下，凹障礙的幾何特征更加容易被識別，檢測到的凹障礙可靠性增大。

圖5 探測范圍示意圖（紅色部分為盲區(qū)）Fig.5 Schematic diagram of detection area（the red part is blind area）

3 障礙物檢測及實驗

多線激光雷達每一幀的探測數(shù)據(jù)量非常龐大，但地面上的測量點仍然是稀疏的，特別是距離雷達較遠的地區(qū)。因此，對凹障礙的檢測，通常難以獲得詳盡的測量數(shù)據(jù)。

凹障礙檢測如圖6所示。其中L代表障礙的寬度，H代表激光雷達到地面的高度，D表示雷達到障礙的距離。凹障礙的檢測中廣泛應(yīng)用的兩點：當出現(xiàn)凹障礙時，相鄰掃描點的距離會明顯變大，反映在圖中為；且同時總存在著高度值低于周圍點的點，如p2,p3低于p1,p4。這是凹障礙的主要幾何特征。

圖6 典型凹障礙的幾何特征Fig.6 Geometric characteristics of the typical concave obstacle

用傳統(tǒng)直立方式安裝激光雷達的掃描線示意圖如圖7a）所示，障礙物位置上的掃描點屬于不同的掃描線，相鄰兩條掃描線間的角度決定于雷達的固有參數(shù)。而用本文提出的安裝方式的掃描示意圖見圖7b）。掃描點來自于同一掃描線，這樣安裝的好處是在感興趣區(qū)域（ROI）所獲得的掃描點更加密集，每兩個點之間的角度是固定的。

基于這一特征擬采用的凹障礙檢測方法步驟為：

1）將點云投影到極坐標柵格；

2）在每一個水平角度上，以雷達為中心自內(nèi)向外沿射線遍歷點云，并從第二個點開始將每個點與前一點構(gòu)成點對；

3）對每組點計算高度變化量和水平距離，并分別與高度閾值和寬度閾值進行比較，若均低于閾值，則判定該點對兩點之間的區(qū)域為凹障礙。

圖7 兩種安裝方式的掃描線示意圖Fig.7 Schematic diagrams of scan line for two installation modes

實驗時，雷達高度H=1.2 m，凹坑（見圖8）大小S=1×0.5m2，分別在距離凹坑3 m，6 m位置進行激光雷達掃描。從圖9，圖10中可以看到，兩種安裝方式都可以檢測出凹坑的位置，大體形狀。不過，由于直立安裝方式返回的掃描點較少，與真實的凹坑形狀有出入，而本文安裝方式的掃描就可以很好地體現(xiàn)出凹坑的具體形狀、大小。從圖11、圖12可以看出，在凹坑前6 m的位置時，由于激光雷達掃描距離越遠，兩條掃描線之間的距離越大，此時凹坑位于兩條掃描線中間，故無法檢測到凹坑位置。本文的安裝方法下，雖然距離變大，掃描到凹坑的點數(shù)量減少，但仍可以看出凹坑形狀，從而有利于無人車提前做好避障準備。

圖8 野外環(huán)境下的凹坑Fig.8 Pits in the field

4 結(jié) 論

凹型障礙的識別一直是無人車障礙物檢測的難點，與傳統(tǒng)安裝方法相比，本文設(shè)計新的激光雷達識別方法可以有效地縮小無人車激光雷達的掃描盲區(qū)，并且能更早地發(fā)現(xiàn)無人車前方的凹障礙，做到及時避障，有利于車輛的安全行駛。

圖9 直立安裝方式掃描線（3 m）Fig.9 Scan line of vertical installation mode（3 m）

圖10 本文安裝方式掃描線（3 m）Fig.10 Scan line of the proposed installation mode（3 m）

圖11 直立安裝方式掃描線（6 m）Fig.11 Scan line of vertical installation mode（6 m）

圖12 本文安裝方式掃描線（6 m）Fig.12 Scan line of proposed installation mode（6 m）