【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆检测，具体为一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法及系统。
技术介绍
1、随着智能交通系统的发展，车辆外廓尺寸的精确测量变得越来越重要。传统的车辆外廓检测方法主要依赖于人工测量或简单的电子设备，这些方法不仅耗时长、效率低，而且受人为因素影响大，准确性有限。此外，传统方法难以实现实时测量和动态监测，也无法满足复杂环境和复杂物体的测量需求，传统的车辆外廓检测技术主要依赖于人工测量或基于简单传感器的系统。
2、这些方法存在以下缺陷和不足：
3、1.精度有限：人工测量容易受到操作者技能、经验和主观判断的影响，导致测量结果存在偏差；
4、2.效率低下：传统方法通常需要车辆停止在特定位置进行测量，这不仅增加了检测时间，也影响了交通流的效率；
5、3.自动化程度低：依赖人工的测量方法难以实现自动化，无法满足大规模或连续监测的需求；
6、4.数据处理复杂：简单传感器系统往往需要复杂的后期数据处理，以确保测量结果的准确性，这增加了系统的整体复杂度；
7、5.环境适应性差：在恶劣天气或光照条件下，传统检测方法的准确性和可靠性会大幅下降。
8、激光雷达技术的发展为车辆外廓尺寸测量提供了新的解决方案。激光雷达能够快速、准确地扫描车辆，生成高精度的点云数据，从而实现车辆外廓尺寸的自动检测。因此，如何有效利用激光雷达技术以提高测量的精度和效率、还能够在车辆通过检测区域时进行动态测量、无需停车，成为目前亟需解决问题的方向。
9、有鉴于此，现设计一种基
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的现有技术中存在的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案，一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，包括：
3、至少一个激光雷达传感器，其扫描频率为60hz，用于扫描通过检测区域的车辆，并生成车辆外廓的点云数据；
4、一个数据处理单元，包括点云数据去噪模块和边界点识别模块，用于接收点云数据并处理以确定车辆的外廓尺寸；
5、以及一个用户界面，用于展示车辆外廓尺寸的测量结果并生成pdf报表。
6、优选的，其中，点云数据去噪模块采用基于kd-tree的邻域平均法进行数据去噪，边界点识别模块采用最小二乘法判断局部曲率特征，以保护边界特征。
7、优选的，所述的激光雷达安装高度为4800-5300mm，激光雷达的扫描频率为60hz。
8、优选的，进一步包括多个传感器，用于辅助激光雷达传感器进行车辆外廓的精确测量，具体步骤包括：
9、a1)使用辅助传感器确定车辆是否已经进入检测区域；
10、a2)在车辆进入检测区域后，启动激光雷达传感器进行扫描；
11、a3)收集激光雷达传感器生成的点云数据，并与辅助传感器数据进行融合；
12、a4)通过融合后的数据，提高车辆外廓尺寸测量的准确性和可靠性。
13、优选的，其中数据处理单元的边界点识别模块具体包括以下步骤：
14、b1)收集激光雷达传感器生成的点云数据；
15、b2)基于kd-tree建立点云数据的空间拓扑关系；
16、b3)采用邻域平均法对点云数据进行去噪处理；
17、b4)使用最小二乘法判断点云数据中的局部曲率特征；
18、b5)通过边界点识别算法保护车辆外廓的边界特征。
19、一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其检测方法包括以下步骤：
20、s1)判断车辆是否进入检测区域；
21、s2)使用激光雷达传感器扫描车辆并生成点云数据；
22、s3)处理点云数据以确定车辆的外廓尺寸；
23、s4)输出车辆外廓尺寸的测量结果。
24、优选的，其中，s1步骤具体包括：
25、s11)从激光雷达传感器获取每一时刻对应的雷达点云数据帧；
26、s12)设置y轴方向阈值并过滤坐标点，将满足yi＜h0的点去除；
27、s13)合并左右雷达点云数据帧，找出x坐标最小值和最大值；
28、s14)当检测区域中物体宽度大于阈值时，判断车辆进入检测区域。
29、优选的，其中，s2步骤具体包括：
30、s21)收集车辆离开检测区域时前激光雷达传来的一帧点云数据；
31、s22)换算出该帧点云数据中每个点的坐标值；
32、s23)在该帧点云数据中寻找x轴坐标值最小的点；
33、s24)设定前激光雷达传感器与左、右激光雷达扫描平面的水平距离为l，车辆长度的计算公式为：lcar＝l-s。
34、优选的，其中，s3步骤具体包括：
35、s31)计算所有点云数据中最大的x坐标值为(x{max})和最小的x坐标值为(x{min})，车辆宽度(w)的计算公式为：w＝xmax-xmin；
36、s32)计算所有点云数据中最大的y坐标值为(y{max})和最小的y坐标值为(y{min})，车辆高度(h)的计算公式为：h＝ymax-ymin。
37、优选的，其中，s4步骤进一步包括使用用户界面展示测量结果，并生成车辆外廓尺寸的pdf报表。
38、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
39、1.高精度外廓测量：通过采用高频率(60hz)的激光雷达传感器对车辆进行扫描，系统能够生成高分辨率的点云数据。高频扫描可以捕捉到车辆细微的结构特征，保证了外廓测量的精度。点云数据处理单元利用先进的算法(如基于kd-tree的邻域平均法和最小二乘法)进行去噪和边界点识别，进一步提高了测量结果的准确性。通过这些方法，系统能够准确识别和测量车辆的长度、宽度和高度，误差控制在极小范围内。
40、2.高效数据处理和实时反馈：系统采用高效的kd-tree结构来管理和处理点云数据，显著提升了数据处理速度。kd-tree在空间查询和最近邻搜索方面具有优越的性能，使得数据处理更加高效。实时的点云数据去噪和边界点识别算法能够在车辆通过检测区域的过程中实时处理数据，并迅速输出测量结果。用户界面可以实时显示车辆外廓尺寸，为用户提供即时的反馈。
41、3.多传感器协同工作：系统支持多个激光雷达传感器协同工作，从不同角度对车辆进行扫描，生成更加全面的点云数据。这种多传感器协同工作模式可以减少盲区，提高检测的全面性和可靠性。多传感器的协同工作还能够在车辆通过检测区域时，捕捉到更多的细节信息，进一步提升外廓检测的精度。
42、4.智能去噪和边界保护：通过基于kd-tree的邻域平均法对点云数据进行去噪处理，系统能够有效去除噪声点，保留数据的主要结构特征。这一过程可以显著提高数据的质量，减少误差。边界点识别模块采用最小二本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于：所述的激光雷达安装高度为4800-5300mm，激光雷达的扫描频率为60Hz。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其检测方法包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法及系统，其特征在于，
9.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法及系统，其特征在于，
10.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测方法及系统，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于：所述的激光雷达安装高度为4800-5300mm，激光雷达的扫描频率为60hz。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的车辆外廓检测系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：马茹嘉，刘诗语，史斌斌，王仁波，蔡力，
申请(专利权)人：湖北交投远大交通实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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