用于车载雷达系统的障碍物检测方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了用于车载雷达系统的障碍物检测方法和装置。所述方法的一具体实施方式包括：探测位于预设的多个位置的标定物的第一点云数据集合以及探测所述标定物的第一二维数据集合；基于预设安装位置、第一点云数据集合、第一二维数据集合，对车载雷达系统进行标定，得到标定转向角度差、标定位移差及标定竖坐标；探测障碍物的第二点云数据以及探测所述障碍物的第二二维数据；基于标定转向角度差、标定位移差及标定竖坐标，将第二二维数据转换到激光雷达坐标系中，得到转换三维坐标；融合第二点云数据及转换三维坐标，确定所述障碍物的位置。该实施方式能够有效的同时利用激光雷达和毫米波雷达对障碍物实现精准检测。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及车辆控制领域，具体涉及车辆检测领域，尤其涉及用于车载雷达系统的障碍物检测方法和装置。
技术介绍
毫米波雷达和激光雷达在自动驾驶、ADAS(AdvancedDriverAssistantSystem，先进驾驶辅助系统)等领域有着广泛的应用。激光雷达对障碍物可以实现精确的形状感知；毫米波雷达对障碍物的位置、速度可以提供有效的感知数据，并且可抗雨雪的干扰。在许多自动驾驶和ADAS的实例中，需要对两种传感器的位置姿态进行标定，以将数据融合实现对障碍物的精确鲁棒的感知。标定算法用于计算毫米波雷达数据坐标系和激光雷达数据坐标系之间的坐标变换。由于激光雷达对障碍物进行3D测量，而毫米波雷达对障碍物进行2D测量，已有的标定方法不能很好的解决毫米波雷达在3D测量上维度的缺失，导致影响标定结果精度，从而不能有效地利用激光雷达和毫米波雷达实现精确地检测车辆周围障碍物的位置。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种用于车载雷达系统的障碍物检测方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请提供了一种用于车载雷达系统的障碍物检测方法，所述车载雷达系统包括位于预设安装位置的激光雷达和毫米波雷达，所述方法包括：利用所述激光雷达探测位于预设的多个位置的标定物的第一点云数据集合以及利用所述毫米波雷达探测所述标定物的第一二维数据集合；基于所述预设安装位置、所述第一点云数据集合、所述第一二维数据集合，对所述车载雷达系统进行标定，得到毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的标定转向角度差、标定位移差及标定竖坐标；利用所述激光雷达探测障碍物的第二点云数据以及利用所述毫米波雷达探测所述障碍物的第二二维数据；基于所述标定转向角度差、所述标定位移差及所述标定竖坐标，将所述第二二维数据转换到所述激光雷达坐标系中，得到第一转换三维坐标；融合所述第二点云数据及所述第一转换三维坐标，确定所述障碍物的位置。在一些实施例中，所述基于所述预设安装位置、所述第一点云数据集合、所述第一二维数据集合，对所述车载雷达系统进行标定，包括：根据所述预设安装位置，确定所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差以及毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的初始转向角度差、初始位移差；对所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据进行拟合，确定拟合得到的直线在所述激光雷达坐标系xy平面的投影坐标，得到对应所述预设的多个位置的投影坐标序列；基于所述初始转向角度差、所述初始位移差、所述高度差以及所述投影坐标集合，确定所述毫米波雷达坐标系到所述激光雷达坐标系的第二转换三维坐标集合；利用优化算法优化所述第一二维数据集合与所述第二转换三维坐标集合之间的误差，得到与优化后的误差对应的标定转向角度差、标定位移差以及所述毫米波雷达坐标系转换到所述激光雷达坐标系的标定竖坐标，完成对所述车载雷达系统的标定。在一些实施例中，所述根据所述预设安装位置，确定所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差以及毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的初始转向角度差、初始位移差，包括：确定所述预设安装位置在车辆坐标系的三维坐标；确定所述三维坐标中竖坐标的差值为所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差；根据所述激光雷达坐标系的坐标轴和所述毫米波雷达坐标系的坐标轴之间的夹角，确定所述初始转向角度差；根据所述激光雷达坐标系和所述毫米波雷达坐标系各坐标轴之间的距离，确定所述初始位移差。在一些实施例中，所述对所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据进行拟合，确定拟合得到的直线在所述激光雷达坐标系xy平面的投影坐标，得到对应所述预设的多个位置的投影坐标序列，包括：在所述激光雷达坐标系中，将所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据拟合成一条方向为竖直向上的直线；确定属于同一位置的拟合后的直线在xy平面的投影坐标；将所述预设的多个位置的投影坐标组合，得到投影坐标序列。在一些实施例中，所述基于所述初始转向角度差、所述初始位移差、所述高度差以及所述投影坐标集合，确定所述毫米波雷达坐标系到所述激光雷达坐标系的第二转换三维坐标集合，包括：将所述投影坐标集合中每个投影坐标的横坐标作为过渡坐标集合中的过渡横坐标；将所述投影坐标集合中每个投影坐标的纵坐标作为所述过渡坐标集合中的过渡纵坐标；将所述高度差作为所述过渡坐标集合中的过渡竖坐标；根据以下公式确定所述毫米波雷达坐标系到所述激光雷达坐标系的第二转换三维坐标集合：(x2i,y2i,z2)T＝R×(x1i,y1i,z1)T+t；其中，x2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的横坐标，y2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的纵坐标，z2为第二转换三维坐标的竖坐标，(x2i,y2i,z2)为在第i个位置的第二转换三维坐标，(x2i,y2i,z2)T为在第i个位置的第二转换三维坐标的转置，R为所述初始转向角度差，x1i为在第i个位置的过渡横坐标，y1i为在第i个位置的过渡纵坐标，z1为所述过渡竖坐标，(x1i,y1i,z1)为在第i个位置的过渡坐标，(x1i,y1i,z1)T为在第i个位置的过渡坐标的转置，t为所述初始位移差。在一些实施例中，所述利用优化算法优化所述第一二维数据集合与所述转换三维坐标集合之间的误差，包括：根据以下公式确定所述第一二维数据集合与所述第二转换三维坐标集合之间的误差：其中，σ2为所述误差，i为自然数，n为所述预设的多个位置的数量，xri为所述毫米波雷达探测的在第i个位置的第一二维坐标的横坐标，yri为所述毫米波雷达探测的在第i个位置的第一二维坐标的纵坐标，x2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的横坐标，y2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的纵坐标，z2为第二转换三维坐标的竖坐标；利用优化算法优化所述误差，确定所述标定转向角度差、所述标定位移差以及所述标定竖坐标。第二方面，本申请提供了一种用于车载雷达系统的障碍物检测装置，所述车载雷达系统包括位于预设安装位置的激光雷达和毫米波雷达，所述装置包括：第一探测单元，用于利用所述激光雷达探测位于预设的多个位置的标定物的第一点云数据集合以及利用所述毫米波雷达探测所述标定物的第一二维数据集合；标定单元，用于基于所述预设安装位置、所述第一点云数据集合、所述第一二维数据集合，对所述车载雷达系统进行标定，得到毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的标定转向角度差、标定位移差及标定竖坐标；第二探测单元，用于利用所述激光雷达探测障碍物的第二点云数据以及利用所述毫米波雷达探测所述障碍物的第二二维数据；转换单元，用于基于所述标定转向角度差、所述标定位移差及所述标定竖坐标，将所述第二二维数据转换到所述激光雷达坐标系中，得到第一转换三维坐标；融合单元，用于融合所述第二点云数据及所述第一转换三维坐标，确定所述障碍物的位置。在一些实施例中，所述标定单元包括：第一确定模块，用于根据所述预设安装位置，确定所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差以及毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的初始转向角度差、初始位移差；投影模块，用于对所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据进行拟合，确定拟合得到的直线在所述激光雷达坐本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于车载雷达系统的障碍物检测方法，其特征在于，所述车载雷达系统包括位于预设安装位置的激光雷达和毫米波雷达，所述方法包括：利用所述激光雷达探测位于预设的多个位置的标定物的第一点云数据集合以及利用所述毫米波雷达探测所述标定物的第一二维数据集合；基于所述预设安装位置、所述第一点云数据集合、所述第一二维数据集合，对所述车载雷达系统进行标定，得到毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的标定转向角度差、标定位移差及标定竖坐标；利用所述激光雷达探测障碍物的第二点云数据以及利用所述毫米波雷达探测所述障碍物的第二二维数据；基于所述标定转向角度差、所述标定位移差及所述标定竖坐标，将所述第二二维数据转换到所述激光雷达坐标系中，得到第一转换三维坐标；融合所述第二点云数据及所述第一转换三维坐标，确定所述障碍物的位置。

【技术特征摘要】
1.一种用于车载雷达系统的障碍物检测方法，其特征在于，所述车载雷达系统包括位于预设安装位置的激光雷达和毫米波雷达，所述方法包括：利用所述激光雷达探测位于预设的多个位置的标定物的第一点云数据集合以及利用所述毫米波雷达探测所述标定物的第一二维数据集合；基于所述预设安装位置、所述第一点云数据集合、所述第一二维数据集合，对所述车载雷达系统进行标定，得到毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的标定转向角度差、标定位移差及标定竖坐标；利用所述激光雷达探测障碍物的第二点云数据以及利用所述毫米波雷达探测所述障碍物的第二二维数据；基于所述标定转向角度差、所述标定位移差及所述标定竖坐标，将所述第二二维数据转换到所述激光雷达坐标系中，得到第一转换三维坐标；融合所述第二点云数据及所述第一转换三维坐标，确定所述障碍物的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设安装位置、所述第一点云数据集合、所述第一二维数据集合，对所述车载雷达系统进行标定，包括：根据所述预设安装位置，确定所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差以及毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的初始转向角度差、初始位移差；对所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据进行拟合，确定拟合得到的直线在所述激光雷达坐标系xy平面的投影坐标，得到对应所述预设的多个位置的投影坐标序列；基于所述初始转向角度差、所述初始位移差、所述高度差以及所述投影坐标集合，确定所述毫米波雷达坐标系到所述激光雷达坐标系的第二转换三维坐标集合；利用优化算法优化所述第一二维数据集合与所述第二转换三维坐标集合之间的误差，得到与优化后的误差对应的标定转向角度差、标定位移差以及所述毫米波雷达坐标系转换到所述激光雷达坐标系的标定竖坐标，完成对所述车载雷达系统的标定。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设安装位置，确定所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差以及毫米波雷达坐标系转换到激光雷达坐标系的初始转向角度差、初始位移差，包括：确定所述预设安装位置在车辆坐标系的三维坐标；确定所述三维坐标中竖坐标的差值为所述激光雷达与所述毫米波雷达之间的高度差；根据所述激光雷达坐标系的坐标轴和所述毫米波雷达坐标系的坐标轴之间的夹角，确定所述初始转向角度差；根据所述激光雷达坐标系和所述毫米波雷达坐标系各坐标轴之间的距离，确定所述初始位移差。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据进行拟合，确定拟合得到的直线在所述激光雷达坐标系xy平面的投影坐标，得到对应所述预设的多个位置的投影坐标序列，包括：在所述激光雷达坐标系中，将所述第一点云数据集合中属于同一位置的第一点云数据拟合成一条方向为竖直向上的直线；确定属于同一位置的拟合后的直线在xy平面的投影坐标；将所述预设的多个位置的投影坐标组合，得到投影坐标序列。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始转向角度差、所述初始位移差、所述高度差以及所述投影坐标集合，确定所述毫米波雷达坐标系到所述激光雷达坐标系的第二转换三维坐标集合，包括：将所述投影坐标集合中每个投影坐标的横坐标作为过渡坐标集合中的过渡横坐标；将所述投影坐标集合中每个投影坐标的纵坐标作为所述过渡坐标集合中的过渡纵坐标；将所述高度差作为所述过渡坐标集合中的过渡竖坐标；根据以下公式确定所述毫米波雷达坐标系到所述激光雷达坐标系的第二转换三维坐标集合：(x2i,y2i,z2)T＝R×(x1i,y1i,z1)T+t；其中，x2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的横坐标，y2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的纵坐标，z2为第二转换三维坐标的竖坐标，(x2i,y2i,z2)为在第i个位置的第二转换三维坐标，(x2i,y2i,z2)T为在第i个位置的第二转换三维坐标的转置，R为所述初始转向角度差，x1i为在第i个位置的过渡横坐标，y1i为在第i个位置的过渡纵坐标，z1为所述过渡竖坐标，(x1i,y1i,z1)为在第i个位置的过渡坐标，(x1i,y1i,z1)T为在第i个位置的过渡坐标的转置，t为所述初始位移差。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用优化算法优化所述第一二维数据集合与所述转换三维坐标集合之间的误差，包括：根据以下公式确定所述第一二维数据集合与所述第二转换三维坐标集合之间的误差：σ2=Σi=1n[(xri2-x2i2)+(yri2-y2i2)+z22];]]>其中，σ2为所述误差，i为自然数，n为所述预设的多个位置的数量，xri为所述毫米波雷达探测的在第i个位置的第一二维坐标的横坐标，yri为所述毫米波雷达探测的在第i个位置的第一二维坐标的纵坐标，x2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的横坐标，y2i为所述第二转换三维坐标集合中在第i个位置的第二转换三维坐标的纵坐标，z2为第二转换三维坐标的竖坐标；利用优化算法优化所述误差，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：李博，邵睿，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11