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        基于激光雷達(dá)的路燈識別及定位系統(tǒng)研究

        2022-03-15 05:40:18郅曉昌李曉雷
        現(xiàn)代機(jī)械 2022年1期
        關(guān)鍵詞:燈桿燈罩激光雷達(dá)

        郅曉昌,李曉雷

        (長安大學(xué)工程機(jī)械學(xué)院,陜西 西安 710064)

        0 引言

        由于路燈大都處在露天場所,長期使用后燈罩上會堆積大量灰塵從而影響路面的照明效果,對道路安全構(gòu)成危害。本文設(shè)計(jì)了基于激光雷達(dá)的路燈燈罩定位系統(tǒng),為路燈清洗設(shè)備的舉升移動提供精確的位置信息。

        激光雷達(dá)由于可以獲得極高的角度、距離分辨率和良好的抗干擾能力,被大量應(yīng)用于目標(biāo)的識別和定位中。文獻(xiàn)[1]采用單線激光雷達(dá)檢測障礙物的位置和移動速度,在低速駕駛的條件下,該方法能夠有效識別車輛前方30 m的移動障礙物并檢測其位置和速度;文獻(xiàn)[2]提出了一種基于雷達(dá)測距的車輛識別與跟蹤方法,通過提取車輛目標(biāo)的直線和直角特征來識別車輛,并利用卡爾曼濾波器根據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果更新目標(biāo)的狀態(tài),實(shí)現(xiàn)對行駛車輛的跟蹤;文獻(xiàn)[3]通過車載激光掃描實(shí)現(xiàn)電線桿的自動識別與定位,該識別系統(tǒng)通過將電線桿的點(diǎn)云桿狀數(shù)據(jù)擬合成為一條空間直線,以電線桿的幾何特性作為期望值和方差,自動識別電線桿;文獻(xiàn)[4]通過雷達(dá)自動采集參考目標(biāo)來計(jì)算船舶的距離和方位,并結(jié)合航跡數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)船舶的自動定位。

        本文利用路燈桿的幾何特點(diǎn),建立了燈罩的識別定位系統(tǒng)。首先在燈桿的識別過程中,劃定識別的ROI區(qū)域,并對雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行聚類、擬合處理,識別出燈桿,再通過路燈的幾何尺寸得到燈罩的空間坐標(biāo)。本文設(shè)計(jì)的路燈識別定位系統(tǒng)為路燈的清潔提供了精確的位置信息,對道路照明、行人行車的安全和城市美化都具有重要的工程價值。

        1 路燈定位系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與組成

        為實(shí)現(xiàn)燈桿、燈罩的識別及定位,建立了路燈的定位系統(tǒng)如圖1所示。該系統(tǒng)采用兩個激光雷達(dá)來實(shí)現(xiàn)燈罩定位,系統(tǒng)以清洗平臺上表面中心為坐標(biāo)原點(diǎn)O,清洗車行駛的方向?yàn)閥軸,與車輛行駛方向垂直的方向?yàn)?x 軸,豎直方向?yàn)閦軸。傳感器安裝方式如下:將一個雷達(dá)放置在清洗平臺下表面,即原點(diǎn)O的正下方,用于測量清洗平臺上升的高度;另一個激光雷達(dá)放置在車的最右側(cè),盡可能減少公路上機(jī)動車等雜物干擾燈桿的識別,同時為減少計(jì)算量,將它放置在測高傳感器的正右方,即x軸上。

        2 燈桿的識別

        2.1 激光雷達(dá)測距原理

        激光雷達(dá)使用的測距技術(shù)是飛行時間(TOF,Time of Flight),即根據(jù)發(fā)射的激光束遇到障礙物后的折返時間,計(jì)算目標(biāo)距雷達(dá)的距離,從而完成目標(biāo)的定位[4],其工作原理如圖2所示。

        激光器Laser以一定的角度beta射出一束激光,沿激光方向距離為d的物體反射激光。焦距是f,物體離平面的垂直距離是q,激光器和焦點(diǎn)間的距離是s,過焦點(diǎn)平行于激光方向的虛線,物體激光反射后成像在Imager上的點(diǎn)位置離該處的距離為x。f/x=q/s,則q=f*s/x,又由于sin(beta)=q/d,可得d=q/sin(beta),最終得:d=f*s/(x*sin(beta))。

        三維激光雷達(dá)能夠獲得目標(biāo)物豐富的點(diǎn)云信息,但價格昂貴,給清洗車輛普及帶來較大的挑戰(zhàn),本文采用思嵐二維激光雷達(dá)RPLIDAR A1,它結(jié)構(gòu)簡單,并且價格低廉,可進(jìn)行每秒高達(dá)8000次以上的測距動作。雷達(dá)的參數(shù)如表1。

        表1 RPLIDAR A1雷達(dá)性能參數(shù)

        2.2 燈桿點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理

        2.2.1 燈桿識別ROI區(qū)域的劃定

        由于思嵐二維激光雷達(dá)獲取360°的點(diǎn)云數(shù)據(jù),處理的數(shù)據(jù)量較大,而在實(shí)際路燈定位工作中,燈桿總位于清洗車的右前方,根據(jù)這一工況,劃定了燈桿識別的感興趣區(qū)域(圖3),設(shè)定車輛前進(jìn)的方向?yàn)?°,順時針為正方向,劃定閾值30°~120°,以雷達(dá)中心為半徑的d1~d2區(qū)域?yàn)镽OI區(qū)域(圖3),這樣可以縮小點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理量,加快處理速度。

        2.2.2 燈桿點(diǎn)云聚類分析

        為方便燈桿的擬合,首先對ROI區(qū)域中的點(diǎn)云進(jìn)行聚類分析。聚類即按照某個特定標(biāo)準(zhǔn)(如距離準(zhǔn)則,即數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離)把一個數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇,使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象的相似性盡可能大,同時不在同一個簇中的數(shù)據(jù)對象的差異性也盡可能大。目前,常用的聚類方法有劃分方法、層次方法、基于密度的方法,本文采用 DBSCAN聚類算法進(jìn)行分析。

        DBSCAN是一種典型的基于密度的聚類算法,該算法的基本思想是:每個簇的內(nèi)部點(diǎn)的密度比簇外點(diǎn)的密度高得多,定義為密度相連的最大對象集。為提高聚類的效果,降低算法的復(fù)雜度,數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度直接采用歐式距離[6]。若兩個連續(xù)數(shù)據(jù)點(diǎn)間的距離大于閾值Dmax,則認(rèn)為兩點(diǎn)不連續(xù),其表達(dá)式如下:

        (1)

        式中:pn、pn-1為連續(xù)兩個點(diǎn)云的距離值。

        由于激光雷達(dá)的激光束成扇形的掃描特性,且角度分辨率是確定的,所以相鄰兩激光反射點(diǎn)間的距離是隨光束的延長而線性增加的,故距離閾值Dmax應(yīng)取決于數(shù)據(jù)點(diǎn)的深度值,即該點(diǎn)到雷達(dá)間的距離值。Borges等人提出了一種根據(jù)深度值來確定距離閾值的方法,計(jì)算式如下:

        (2)

        式中:rn-1為點(diǎn)pn-1的深度值,σr為激光雷達(dá)的測量誤差,Δ?為激光雷達(dá)的角度分辨率,λ為閾值因數(shù),一般通過經(jīng)驗(yàn)獲得。

        2.2.3 燈桿點(diǎn)云擬合

        對點(diǎn)云聚類分析后,需對每個聚類結(jié)果進(jìn)行擬合,得到掃描物的輪廓特征用于燈桿的識別??紤]到識別的對象是呈圓柱形,經(jīng)雷達(dá)掃描出的是一段圓弧(小于180°),如圖4所示。

        本文采用Matlab對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘法擬合[7]。該方法可以實(shí)現(xiàn)對每個聚類內(nèi)點(diǎn)集進(jìn)行曲線擬合,而不用在整幅圖像內(nèi)實(shí)施IEPF算法和直線擬合,提高了實(shí)時性,并且避免了不同的聚類連接在一起的可能性。

        在聚類內(nèi)部擬合出圓弧特征后,在燈桿識別過程中,根據(jù)擬合的圓弧直徑是否等于燈桿直徑排除廣告燈牌、樹木等圓柱形立柱,從而確定燈桿目標(biāo)。

        3 燈桿、燈罩的定位

        在識別出燈桿輪廓后,根據(jù)雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定燈桿的二維坐標(biāo),再由路燈的幾何尺寸,雷達(dá)在清洗平臺上的安裝位置,獲得燈罩的三維坐標(biāo),定位原理如圖5所示,其中,L1表示兩雷達(dá)在x軸方向的距離,L2表示燈桿長度,L3為燈罩懸臂長,θ為懸臂傾角,L4表示清洗車地盤高度,L5表示清洗平臺厚度,h為清洗平臺下表面到汽車底盤的距離,用于檢測平臺上升的高度。

        激光雷達(dá)每次掃描采集到n個數(shù)據(jù)點(diǎn),這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合以極坐標(biāo)形式表示為:

        R={(ri,?i)|i=1,2,3,…n}

        (3)

        其中:ri為第n個點(diǎn)云的距離值,?i為第n個點(diǎn)云的角度值。根據(jù)公式(4)、(5)將點(diǎn)云的極坐標(biāo)值轉(zhuǎn)化為直角坐標(biāo)(xi,yi):

        xi=ricos?i

        (4)

        yi=risin?i

        (5)

        因激光雷達(dá)位于原點(diǎn)X軸上,坐標(biāo)為(L1,0,z),則確定燈桿軸心距雷達(dá)中心的距離為:

        (6)

        其中,min{r}是指代表燈桿的擬合曲線r的最小值,其對應(yīng)角度記為?m。

        燈桿軸心的坐標(biāo)為(xg,yg):

        xg=Lcos?m+L1

        (7)

        yg=Lsin?m

        (8)

        測高傳感器輸出高度為h,設(shè)燈罩形心的坐標(biāo)為(xz,yz,zz):

        xz=xg-L3cosθ=Lcos?m+L1-L3cosθ

        (9)

        yz=Lsin?m

        (10)

        zz=L2+L3sinθ-L5-L4-h

        (11)

        4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        為測試本文設(shè)計(jì)的路燈定位系統(tǒng)的精度,采用思嵐激光雷達(dá)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。由于本定位系統(tǒng)中燈罩的定位是根據(jù)清洗平臺、路燈的幾何尺寸、雷達(dá)安裝位置來計(jì)算得到,因此本實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)檢測燈桿的識別及定位,在路燈桿附近設(shè)置紙箱作為干擾來驗(yàn)證該識別方法。

        本實(shí)驗(yàn)采集的點(diǎn)云如圖6(a)所示,燈桿目標(biāo)位于雷達(dá)60°附近,圖6(b)為劃定的ROI區(qū)域中點(diǎn)云,它很大程度上減少了點(diǎn)云處理量,圖6(c)為點(diǎn)云聚類結(jié)果,圖6(d)為點(diǎn)云擬合結(jié)果。完成燈桿識別后,再通過式(9)-式(11),實(shí)現(xiàn)燈桿定位。實(shí)驗(yàn)表明,本文設(shè)計(jì)的識別定位系統(tǒng)能準(zhǔn)確地識別出燈桿,并且經(jīng)多次實(shí)驗(yàn),燈桿的定位誤差小于1 cm,滿足清洗過程對燈罩的定位要求。

        5 結(jié)語

        設(shè)計(jì)了一種基于激光雷達(dá)準(zhǔn)確定位路燈燈罩的系統(tǒng),通過劃定識別的ROI區(qū)域,并對點(diǎn)云進(jìn)行聚類、擬合處理,結(jié)合路燈燈桿的幾何特征,準(zhǔn)確識別出燈桿,并通過路燈及清洗設(shè)備的幾何關(guān)系確定燈罩相對于清洗平臺的空間位置,為清洗裝置的舉升移動提供了可靠的技術(shù)支撐。實(shí)驗(yàn)證明,該定位系統(tǒng)能夠滿足路燈清洗對于燈罩的定位要求。

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