多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法及装置，其中，所述方法包括：获取固定在车辆上的多个传感器的路面类型识别结果；根据投票法将每个传感器的路面类型识别结果进行合并处理，得到每个传感器的合并后的路面类型识别结果；根据马尔科夫随机场模型将多个传感器的合并后的路面类型识别结果进行优化处理，生成最终路面类型识别结果。多个传感器包括前置激光雷达、图像传感器、加速度传感器以及后置激光雷达，其中，前置激光雷达为主传感器，其他传感器作为从传感器。本发明专利技术多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法及装置与现有技术相比，能够对车辆前方路面进行路面识别，同时提高了路面识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法及装置
本专利技术涉及车辆行驶过程中的路面类型识别技术，尤其涉及一种多传感器辅助的 基于激光雷达的路面类型识别方法及装置。
技术介绍
随着人们对汽车驾驶过程中安全性、舒适性要求的不断提高，路面类型识别技术 凸显出尤为重要的作用和意义。现有技术中多采用激光雷达技术以提高路面识别的范围和 准确率，通过安装在车辆前方、车顶或车底某一部位的激光雷达对车辆行驶的路面进行扫 描，再经过数据处理并提取路面空间频率特征，能够完成路面类型的识别过程。 在实现上述专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：通常这种 安装激光雷达的方式要求激光光束和路面要形成一个夹角。如果激光雷达的激光光束不能 垂直照射至地面，而形成该夹角的话，将使路面轮廓测量精度有所下降，从而影响路面类型 识别的准确度。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法及 装置，能够对车辆前方路面进行路面识别，同时提高了路面识别的准确率。 为达到上述目的，本专利技术提供了一种多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识 别方法，包括：获取路面类型识别结果步骤：获取固定在车辆上的多个传感器的路面类型 识别结果；路面类型识别结果合并步骤：根据投票法将所述每个传感器的路面类型识别结 果进行合并处理，得到每个传感器的合并后的路面类型识别结果；最终路面类型识别结果 生成步骤：根据马尔科夫随机场模型将所述多个传感器的合并后的路面类型识别结果进行 优化处理，生成最终路面类型识别结果。所述多个传感器包括前置激光雷达、图像传感器、 加速度传感器以及后置激光雷达，其中，所述前置激光雷达为主传感器，其他传感器作为从 传感器，所述最终路面类型识别结果生成步骤具体包括： 创建的能量方程如下：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取路面类型识别结果步骤：获取固定在车辆上的多个传感器的路面类型识别结果；路面类型识别结果合并步骤：根据投票法将所述每个传感器的路面类型识别结果进行合并处理，得到每个传感器的合并后的路面类型识别结果；最终路面类型识别结果生成步骤：根据马尔科夫随机场模型将所述多个传感器的合并后的路面类型识别结果进行优化处理，生成最终路面类型识别结果；所述多个传感器包括前置激光雷达、图像传感器、加速度传感器以及后置激光雷达，其中，所述前置激光雷达为主传感器，其他传感器作为从传感器，所述最终路面类型识别结果生成步骤具体包括：创建的能量方程如下：E(x,y,u,w,v)=ρΣi|xi2-xi-12|+Σiri|xi2-yi2|+Σik1i-1|xi2-ui-12|+Σik2i-1|xi2-wi-12|+Σik3i-1|xi2-vi-12|]]>其中，i为被识别路段的序号，i为整数且i≥2，xi为第i个路段待优化的前置激光雷达的路面类型识别结果，xi‑1为第i‑1个路段的最终路面类型识别结果，yi为第i个路段前置激光雷达的合并后的路面类型识别结果，ui‑1为第i‑1个路段图像传感器的合并后的路面类型识别结果，wi‑1为第i‑1个路段加速度传感器的合并后的路面类型识别结果，vi‑1为第i‑1个路段后置激光雷达的合并后的路面类型识别结果，ρ为xi与xi‑1之间的链接势能，ri为xi与yi之间的链接势能，k1i‑1为xi与ui‑1之间的链接势能，k2i‑1为xi与wi‑1之间的链接势能，k3i‑1为xi与vi‑1之间的链接势能；将所述第i个路段待优化的前置激光雷达的路面类型识别结果xi所对应的数值分别带入所述能量方程进行计算，将能够使能量方程E(x,y,u,w,v)的值最小的xi对应的路面类型作为所述最终路面类型识别结果。...

【技术特征摘要】
1. 一种多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别方法，其特征在于，所述方法包 括： 获取路面类型识别结果步骤：获取固定在车辆上的多个传感器的路面类型识别结果； 路面类型识别结果合并步骤：根据投票法将所述每个传感器的路面类型识别结果进行 合并处理，得到每个传感器的合并后的路面类型识别结果； 最终路面类型识别结果生成步骤：根据马尔科夫随机场模型将所述多个传感器的合并 后的路面类型识别结果进行优化处理，生成最终路面类型识别结果； 所述多个传感器包括前置激光雷达、图像传感器、加速度传感器以及后置激光雷达，其 中，所述前置激光雷达为主传感器，其他传感器作为从传感器，所述最终路面类型识别结果 生成步骤具体包括： 创建的能量方程如下：其中，i为被识别路段的序号，i为整数且i> 2,Xi为第i个路段待优化的前置激光 雷达的路面类型识别结果，Xh为第i-1个路段的最终路面类型识别结果，yi为第i个路段 前置激光雷达的合并后的路面类型识别结果，Uh为第i-1个路段图像传感器的合并后的 路面类型识别结果，Wg为第i-1个路段加速度传感器的合并后的路面类型识别结果，Vh 为第i-1个路段后置激光雷达的合并后的路面类型识别结果，P为Xi与Xi_i之间的链接势 能，:^为Xi与yi之间的链接势能,klH为Xi与Ug之间的链接势能,k2H为Xi与Wg之间 的链接势能，k3H为Xi与Vg之间的链接势能； 将所述第i个路段待优化的前置激光雷达的路面类型识别结果Xi所对应的数值分别 带入所述能量方程进行计算，将能够使能量方程E(x，y，u，w，v)的值最小的Xi对应的路面 类型作为所述最终路面类型识别结果。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路面类型识别结果合并步骤具体包 括： 为每种路面类型分别赋予数值，每一种路面类型对应一个数值； 查找每种路面类型对应的数值，将划分为路面类型的路面类型识别结果处理为由数值 组成的路面类型识别结果； 统计所述由数值组成的路面类型识别结果中每个数值的个数，得到个数最多的数值； 基于所述数值生成每个传感器的合并后的路面类型识别结果。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路面类型识别结果包括柏油路面、水 泥路面、草地路面、石子路面中的一种或多种路面类型的组合。4. 一种多传感器辅助的基于激光雷达的路面类型识别装置，其特征在于，所述装置包 括： 获取路面类型识别结...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世峰，宋瑨，马浩，赵斌斌，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22