文/陳鋼

（國(guó)家能源集團(tuán)陜西神延煤炭有限責(zé)任公司西灣露天煤礦，陜西 榆林 719302）

礦用自卸車(chē)無(wú)人駕駛是當(dāng)下露天煤礦開(kāi)采發(fā)展的重點(diǎn)方向，尤其是在開(kāi)采難度不斷增加、煤炭需求不斷增長(zhǎng)的背景下。無(wú)人駕駛障礙物的檢測(cè)與辨識(shí)，是當(dāng)下需要克服的難關(guān)之一，而利用激光雷達(dá)，可以對(duì)障礙物的形狀、與障礙物的距離進(jìn)行有效測(cè)量，確保測(cè)量精準(zhǔn)度。本文對(duì)基于激光雷達(dá)的無(wú)人駕駛障礙物檢測(cè)與辨識(shí)展開(kāi)分析，希望在無(wú)人駕駛障礙物檢測(cè)與辨識(shí)方面為業(yè)界提供參考。

1.激光雷達(dá)的定義和關(guān)鍵技術(shù)

激光雷達(dá)是一項(xiàng)先進(jìn)的光學(xué)遙感技術(shù)，能對(duì)物體距離、表面形狀等進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量，滿足測(cè)量需求。給探測(cè)目標(biāo)發(fā)射激光束是激光雷達(dá)的基本原理，它通過(guò)對(duì)目標(biāo)位置、速度等不同特征量的探測(cè)，獲取相關(guān)信息。在激光束發(fā)出去之后，探測(cè)目標(biāo)接收到反射回來(lái)的目標(biāo)回波后，對(duì)發(fā)射信號(hào)與目標(biāo)回波進(jìn)行對(duì)比，處理之后可獲取目標(biāo)信息數(shù)據(jù)，這樣就能對(duì)無(wú)人駕駛障礙物進(jìn)行有效檢測(cè)與辨識(shí)。本研究中使用的激光雷達(dá)選用圖達(dá)通的300線激光雷達(dá)和Livox的64線激光雷達(dá)，采用穩(wěn)定性更好的混合固態(tài)激光雷達(dá)，實(shí)現(xiàn)圖像級(jí)點(diǎn)云覆蓋，對(duì)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行有效感知，可為無(wú)人駕駛的礦用自卸車(chē)提供位置、導(dǎo)航信息、避障等各項(xiàng)支持。激光雷達(dá)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠極大地改善當(dāng)下發(fā)展現(xiàn)狀，促進(jìn)該行業(yè)的健康發(fā)展。

2.基于激光雷達(dá)的無(wú)人駕駛障礙物檢測(cè)與辨識(shí)

2.1 凸出障礙物的檢測(cè)

常見(jiàn)的凸出障礙物有石頭、陡坡等。在無(wú)人駕駛運(yùn)行過(guò)程中，當(dāng)遇到凸出障礙物時(shí)，礦用自卸車(chē)的正常運(yùn)行將受到影響。這時(shí)，通過(guò)雷達(dá)檢測(cè)到位置、距離等信息，礦用自卸車(chē)無(wú)人駕駛系統(tǒng)將會(huì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)繞障，提升運(yùn)輸效率。激光雷達(dá)在工作過(guò)程中，會(huì)通過(guò)掃描激光圖像，采用檢測(cè)算法對(duì)障礙物進(jìn)行有效檢測(cè)：假設(shè)激光圖像每列最下1行的點(diǎn)g在地平面上，任取其中一列數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行計(jì)算。在障礙物檢測(cè)中，激光雷達(dá)采取非接觸式檢測(cè)方式，將多次回波檢測(cè)技術(shù)加入其中，可保證檢測(cè)的精準(zhǔn)性與可靠性。而且，激光雷達(dá)的掃描角度能達(dá)到270°，可在-45°至225°的范圍內(nèi)進(jìn)行檢測(cè)。在彩色顯示屏幫助下，激光雷達(dá)還能在交互式軟件應(yīng)用后對(duì)現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行顯示。進(jìn)一步的闡述如下所示：

第一，設(shè)所選的第i個(gè)像素為Pi，該列的最下方的一像素點(diǎn)為P0，這樣就可以得到Pi的Cartesian坐標(biāo)值為Xi、Yi、Zi。Xi、Yi、Xi分別為激光雷達(dá)原點(diǎn)的高度、激光雷達(dá)原點(diǎn)的距離、橫向距離。在地平面的點(diǎn)g與下一點(diǎn)Pk之間的傾斜度進(jìn)行計(jì)算時(shí)，當(dāng)滿足下式時(shí)就可將Pk記為障礙物點(diǎn)：

式中：∝為障礙物的最大傾斜度。

傾斜度檢測(cè)算法是關(guān)于距離的函數(shù)，激光傳感器進(jìn)度無(wú)法在距離測(cè)量中進(jìn)行增加或者減少，但有一小部分障礙物點(diǎn)可滿足式（1），所以會(huì)發(fā)生誤判的情況。在距離這類(lèi)障礙物較遠(yuǎn)時(shí)，為避免誤判，相鄰障礙物點(diǎn)的高度差或深度差應(yīng)小于某一閾值H，即|Xk-Xg|＜H。

2.2 環(huán)境感知

環(huán)境感知、精度定位等是無(wú)人駕駛的核心技術(shù)，其中，環(huán)境感知還是無(wú)人駕駛的先決和必要條件。研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)人駕駛?cè)鐔渭兪褂靡曈X(jué)的環(huán)境感知，已經(jīng)無(wú)法滿足其實(shí)際需求。因而，裝置具有良好防護(hù)性能的、可在各類(lèi)惡劣環(huán)境下正常使用的，尤其是在露天煤礦開(kāi)采等野外作業(yè)中使用的系統(tǒng)已成當(dāng)務(wù)之急。無(wú)人駕駛系統(tǒng)屬于多種傳感器的整合系統(tǒng)，而傳感器有屬于自己的坐標(biāo)體系。周?chē)矬w與車(chē)體之間的相對(duì)位置、速度關(guān)系可通過(guò)車(chē)載坐標(biāo)系來(lái)獲取。激光雷達(dá)坐標(biāo)系與車(chē)載坐標(biāo)系之間的距離為三維激光雷達(dá)標(biāo)定，也就是激光雷達(dá)與無(wú)人駕駛礦用自卸車(chē)的空間位置關(guān)聯(lián)。為獲取環(huán)境信息，無(wú)人駕駛可由三維激光雷達(dá)發(fā)射，激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的原始數(shù)據(jù)也可以輸出。圖像坐標(biāo)系與車(chē)載坐標(biāo)系之間的標(biāo)定為視覺(jué)相機(jī)標(biāo)定，相機(jī)參數(shù)求解過(guò)程是建立圖像像素與無(wú)人駕駛礦用自卸車(chē)之間空間位置關(guān)聯(lián)。車(chē)載坐標(biāo)下的三維物體可在一個(gè)二維圖像平面上投影，其成像原理如圖1所示。

在圖1中，屬于三維空間的點(diǎn)W投影到像平面M點(diǎn)位置。其中C、f分別為光心、相機(jī)焦距。按照三角形相似原理可得到以下公式：

光心位置在制造過(guò)程中會(huì)發(fā)生偏移，存在偏移u0與v0，圖像并非正方形，所以x與y方向上存在兩個(gè)焦距，分別為fx、fy，其中。

目標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理。每一束激光在激光雷達(dá)工作期間，都有對(duì)應(yīng)的目標(biāo)物體三維立體坐標(biāo)，但目標(biāo)物體在實(shí)際運(yùn)行期間形狀會(huì)發(fā)生變化。為確保模板數(shù)據(jù)的穩(wěn)定與可靠，就要將物體畸變值予以去除。目標(biāo)數(shù)據(jù)由激光雷達(dá)原始，工作人員可有效獲取激光點(diǎn)距的絕對(duì)距離值和角度值，并可在去畸變后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新數(shù)據(jù)，然后重新發(fā)布。

3.柵格濾波

無(wú)人駕駛礦用自卸車(chē)在行駛期間，可能會(huì)遇前方大卡車(chē)上掉塊、車(chē)轍等障礙物，但這些障礙物在環(huán)境感知中并沒(méi)有被排除，會(huì)使得無(wú)人駕駛車(chē)出現(xiàn)判斷失誤導(dǎo)致停車(chē)的情況。這類(lèi)障礙物有一些特征，具體表現(xiàn)為：無(wú)人駕駛車(chē)前方點(diǎn)云十分密集，單個(gè)障礙柵格為小障礙物；障礙物屬于懸空狀態(tài)，點(diǎn)云高度差在柵格內(nèi)較小。柵格狀態(tài)可利用貝葉斯推理推測(cè)，了解其具體狀態(tài)。為了避免在對(duì)靜態(tài)障礙物進(jìn)行判斷期間出現(xiàn)錯(cuò)誤，我們可采取斯坦福大學(xué)安娜·彼得羅夫斯卡亞（Anna Petrovskaya）等在研究中的方法，對(duì)車(chē)輛的動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行提取，建立模型；利用貝葉斯濾波器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤與更新；而當(dāng)大卡車(chē)被遮擋無(wú)法檢測(cè)時(shí)，就使用二維虛擬掃描模型進(jìn)行處理。

在對(duì)障礙點(diǎn)進(jìn)行篩選期間，障礙點(diǎn)的坐標(biāo)變化較大；在提取外圍矩形輪廓時(shí)，障礙點(diǎn)過(guò)多就會(huì)影響其提取與篩選效果。DBSCAN算法能對(duì)密度進(jìn)行聚類(lèi)，并對(duì)空間聚類(lèi)進(jìn)行快速處理。激光雷達(dá)濾波處理中點(diǎn)云濾波處理需關(guān)注以下幾種情況：存在不規(guī)則的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度；在遮擋下出現(xiàn)離群點(diǎn)；大量數(shù)據(jù)需要進(jìn)行采樣；需去除噪聲數(shù)據(jù)，在處理時(shí)，過(guò)濾去除點(diǎn)需按照一定規(guī)則進(jìn)行；通過(guò)常用濾波算法修改點(diǎn)的部分屬性；按照雙邊濾波算法采樣。

4.結(jié)語(yǔ)

基于激光雷達(dá)的無(wú)人駕駛障礙物檢測(cè)與辨識(shí)，是當(dāng)下研究的重點(diǎn)，也是無(wú)人駕駛技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展的基礎(chǔ)。障礙物檢測(cè)與辨識(shí)長(zhǎng)期困擾著無(wú)人駕駛礦用自卸車(chē)的發(fā)展，但激光雷達(dá)技術(shù)的應(yīng)用，能有效檢測(cè)與識(shí)別出各種障礙物，確保無(wú)人駕駛礦用自卸車(chē)的安全行駛。未來(lái)，隨著激光雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，無(wú)人駕駛障礙物檢測(cè)與辨識(shí)的精準(zhǔn)度和效率會(huì)得到極大提升，為無(wú)人駕駛礦用自卸車(chē)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。