一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法技术

本发明专利技术涉及轨道交通领域，尤其涉及一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法，应用于基于ToF的激光雷达，所述激光雷达设有边缘计算模块，所述方法包括：通过所述激光雷达对环境进行扫描，采集当前探测数据；通过所述边缘计算模块对所述当前探测数据进行数据处理得到当前探测边界；判断所述当前探测边界是否侵入防区边界；若是，则表示防区内有障碍物，并将障碍物报警信息上传；若否，则表示防区内无障碍物；其中，所述数据处理依次包括直通滤波处理、条件滤波处理、数据转换处理和统计滤波处理，以便过滤背景干扰数据。本发明专利技术方案可实现屏蔽门与车门间隙全覆盖，抗干扰能力强，探测精度10

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法


[0001]本专利技术涉及轨道交通领域，尤其涉及一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法。

技术介绍

[0002]由于站台门与列车间隙的客观存在，乘客上、下车过程中存在被夹在站台门与列车车体之间从而导致人身伤害的风险。国内地铁曾发生过类似事故，给地铁正常运营带来了较大影响，也增加了运营部门的压力。目前已知导致列车晚点、临时停车、运行效率低的原因40％来自间隙中存在异物或人，大大影响行车运输效率。由于北京、上海、广州等城市新建地铁项目陆续采用了全自动无人驾驶模式，全新的运营场景对站台门与列车之间的间隙安全防护提出了更高要求。
[0003]传统间隙探测方式包括物理挡板、人工瞭望灯带、和光电对射探测等方式。物理挡板安装易松动易侵限，仅能探测距地面500mm内较大物体，无全区域探测能力，无探测精度。人工瞭望灯带需要依靠人为判断，有主观性，不适用于曲线站台，也不适用于全自动驾驶线路，无法联动其他系统。光电对射探测不适用于曲线站台，受强光、振动、粉尘铁屑干扰易误报，且无报警门定位功能。由于传统间隙探测方式都有相应的缺点和局限性，不能满足新运营场景中更高的间隙安全防护要求，因此如何提供一种能够满足更高安全防护要求的屏蔽门间隙障碍物探测方法，成为本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法，应用于基于ToF的激光雷达，所述激光雷达设有边缘计算模块，所述方法包括：
[0007]通过所述激光雷达对环境进行扫描，采集当前探测数据；
[0008]通过所述边缘计算模块对所述当前探测数据进行数据处理得到当前探测边界；
[0009]判断所述当前探测边界是否侵入防区边界；若是，则表示防区内有障碍物，并将障碍物报警信息上传；若否，则表示防区内无障碍物；
[0010]其中，所述数据处理依次包括直通滤波处理、条件滤波处理、数据转换处理和统计滤波处理，以便过滤背景干扰数据。
[0011]优选的，所述数据处理具体包括：
[0012]通过预设探测角度，将超出所述预设探测角度的数据进行过滤；
[0013]通过预设探测半径，将超出所述预设探测半径的数据进行过滤；
[0014]将过滤后的有效数据转换为探测距离和探测角度的二维极坐标并存储；
[0015]基于所述二维极坐标，将每个数据点在多个探测周期内的平均探测距离和较相邻
数据点的变化量进行统计分析，将所述平均探测距离超过统计平均值和方差预设阈值的数据点以及所述变化量超过标准差预设阈值的数据点进行过滤。
[0016]优选的，所述防区边界通过以下方法获得：
[0017]通过所述激光雷达对无障碍物环境进行扫描，采集原始探测数据；
[0018]通过所述边缘计算模块对所述原始探测数据进行所述数据处理得到探测边界；
[0019]基于所述探测边界的数据坐标，向数据原点收缩预设安全距离得到防区边界。
[0020]优选的，所述激光雷达还设有无线通讯装置，通过所述无线通讯装置连接移动终端，通过所述移动终端显示探测结果和对所述激光雷达进行参数设置。
[0021]进一步的，所述激光雷达还设有温度传感器和姿态传感器；在所述激光雷达进行扫描前，还进行状态自检查，当任一项检查结果不符合预设标准，则发出维护提示；所述状态自检查的检查项目包括：所述温度传感器测得的温度、所述姿态传感器测得的三维姿态信息、通讯状态和存储状态。
[0022]进一步的，所述三维姿态信息的预设标准为所述激光雷达获取防区边界时的三维姿态信息，所述三维姿态信息包括俯仰角、左右偏侧角和竖直方向转角。
[0023]优选的，在判断所述当前探测边界是否侵入防区边界之前，还进行蒙尘遮挡检测，包括：
[0024]将距离数据原点在第一预设距离内的数据点判定为蒙尘点，若存在所述蒙尘点，则发出蒙尘提示；
[0025]将距离数据原点在所述第一预设距离到第二预设距离之间的数据点判定为遮挡点，若存在所述遮挡点，则发出遮挡提示；
[0026]其中，所述第二预设距离大于所述第一预设距离。
[0027]进一步的，判断所述当前探测边界是否侵入防区边界，具体包括：
[0028]将当前探测边界的数据坐标位于所述防区边界内且距离数据原点在第二预设距离外的数据点判定为障碍点，若存在所述障碍点，则表示当前探测边界侵入防区边界。
[0029]进一步的，若当前探测边界侵入防区边界时，还包括根据所述障碍点的数据信息，获取对应障碍物的形状、尺寸和位置，并进行聚类还原，以识别相应的风险等级，生成障碍物报警信息。
[0030]本专利技术的有益效果是：
[0031]本专利技术采用基于ToF的激光雷达，所述激光雷达设有边缘计算模块，获取的数据在前端边缘计算进行处理，节省后端算力。当列车门与站台屏蔽门都关闭后，能够对列车门与屏蔽门间狭缝空间立面进行扫描，当防区内有障碍物存在时，激光束往返的时间将发生改变，从而可以检测并定位障碍物，可以有效检测到直径20mm障碍物物体(背包带、细绳等)，最大检测精度10mm，具有定位精准，抗干扰强等特点。
附图说明
[0032]图1是本专利技术实施例中基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法的流程示意图；
[0033]图2是本专利技术实施例中数据处理的流程示意图；
[0034]图3是本专利技术实施例中直通滤波的示意图；
[0035]图4是本专利技术实施例中条件滤波的示意图；
[0036]图5是本专利技术实施例中滤波后的数据范围示意图。
具体实施方式
[0037]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0038]如图1所示，本专利技术提供了一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法，应用于基于ToF的激光雷达，所述激光雷达设有边缘计算模块，所述方法包括：
[0039]S101，通过所述激光雷达对环境进行扫描，采集当前探测数据。
[0040]S102，通过所述边缘计算模块对所述当前探测数据进行数据处理得到当前探测边界。
[0041]S103，判断所述当前探测边界是否侵入防区边界；若是，则表示防区内有障碍物，并将障碍物报警信息上传；若否，则表示防区内无障碍物。
[0042]其中，所述数据处理依次包括直通滤波处理、条件滤波处理、数据转换处理和统计滤波处理，以便过滤背景干扰数据。
[0043]本实施例中，激光雷达收发一体，采用905nm波长光束，最适宜在空气中传播，单个激光雷达探测半径为7000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算激光雷达的屏蔽门间隙障碍物探测方法，其特征在于，应用于基于ToF的激光雷达，所述激光雷达设有边缘计算模块，所述方法包括：通过所述激光雷达对环境进行扫描，采集当前探测数据；通过所述边缘计算模块对所述当前探测数据进行数据处理得到当前探测边界；判断所述当前探测边界是否侵入防区边界；若是，则表示防区内有障碍物，并将障碍物报警信息上传；若否，则表示防区内无障碍物；其中，所述数据处理依次包括直通滤波处理、条件滤波处理、数据转换处理和统计滤波处理，以便过滤背景干扰数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据处理具体包括：通过预设探测角度，将超出所述预设探测角度的数据进行过滤；通过预设探测半径，将超出所述预设探测半径的数据进行过滤；将过滤后的有效数据转换为探测距离和探测角度的二维极坐标并存储；基于所述二维极坐标，将每个数据点在多个探测周期内的平均探测距离和较相邻数据点的变化量进行统计分析，将所述平均探测距离超过统计平均值和方差预设阈值的数据点以及所述变化量超过标准差预设阈值的数据点进行过滤。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述防区边界通过以下方法获得：通过所述激光雷达对无障碍物环境进行扫描，采集原始探测数据；通过所述边缘计算模块对所述原始探测数据进行所述数据处理得到探测边界；基于所述探测边界的数据坐标，向数据原点收缩预设安全距离得到防区边界。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达还设有无线通讯装置，通过所述无线通讯装置连接移动终端，通过所述移...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵新赢，袁景，李福川，杨培盛，王敬，许圣乾，王大鹏，徐振，张继伟，
申请(专利权)人：济南轨道交通集团建设投资有限公司，
类型：发明
国别省市：