关系进行表示：cV =f(i，h，Θ)。虽然预期距离差(V可以简单地用 r/ -IV1'估算，但考虑到实际行驶过程中，车身的姿态随着运动而前后俯仰或者左右横 滚，环视激光雷达相对于路面上投影的位置也在不断变化。譬如，当机动车的右倾时，位于 机动车左面的实测直线距离也会变大。因此预期值用一个与竖直角度有关的函数能够更有 效地排除姿态变化的干扰。
[0043] 本方法会将高度明显不同的物体一律视为障碍物，但这样可能会产生一些假阳 性。如树冠、桥其他悬空物体这些机动车可以从下面通过的物体。为了过滤这类假阳性，方 法为：
[0044] 对比障碍物点高度和路面模型预测的障碍物点正下方路面的高度。如果高度差大 于机动车的车高加上一定的安全距离，则排除该障碍物点。机动车车高和安全距离的和可 以看作是预设的安全高度。悬空障碍物即是障碍物点部分与地面没有接触。
[0045] 环视激光雷达虽然功能强大，但仍存在一些死角。由于安装在车顶，死角主要在车 身附近由于本车身遮挡所致。在这些死角内，安装有二维的激光扫描雷达。
[0046] 不同于环视激光雷达，二维平面激光扫描雷达为水平面（与路面平行），一般安装 在机动车车身四周，返回的数据点没有高度值，只有距离。因此，在有效范围内，每个返回的 光束的数据点都被认为是障碍物点。则可以通过二维平面激光扫描雷达进行扫描来获取障 碍物。判断是否获取到返回的光束；如果有，则返回的光束对应的数据点为是障碍物点。
[0047] 路面边缘对于机动车也是一种障碍物，本方法还包含有对路面边缘的检测，利用 的是激光数据点的高度信息。从每一个扫描切面上，根据高度的变化特征，提取出一个道路 边缘点。所有的扫描切面上的道路边缘点便组成了道路边缘特征。这种方法对于各式各样 的道路边缘样式都适用，无论是路边沟渠，路堤或者人行道边缘等。
[0048] 这种方法假定，在一个扫描切面上，如果相对平坦的路面斜率在短距离内突然上 升，很可能是道路边缘导致的。则在检测时，可以获取路面的斜率；如果路面斜率在单位距 离内上升值大于斜率预设值；则认定所述路面为道路边缘。斜率预设值也可以由厂商预先 存储在控制模块中。
[0049] 从高度的数据中直接准确可靠地找道路边缘点相对困难，这里的方法为两步：第 一步，过滤掉可能遮挡在道路边缘前面的障碍物。
[0050] 在一个扫描切面中，可能存在比道路边缘更靠近机动车的障碍物（如路锥）。如果 不把这些障碍物过滤掉，则会影响道路边缘侦测法提取特征的准确性，因为这些前景障碍 物很可能会被当作道路边缘。
[0051] 具体地，在原始的激光数据中：
[0052] 1.寻找高度明显高于道路边缘，并且，
[0053] 2.聚集在一块的数据点，数据点即环视激光雷达发出光束所采集的道路信息的 点。根据数据点之间的距离分组，将距离近的数据点分在一起。过滤掉数据点数量高于临 界值的组。
[0054] 第二步，利用哈尔转换，提取道路边缘点。其中，哈尔转换能有效地抑制杂讯，呈现 出数据在各种不同波长（分辨率）下的平均趋势。如果将哈尔转换用在一个切面上的高度 值数据，得出的哈尔系数反映了这个切面上一定分辨率下，经过缩放的平均斜率。哈尔系数 对应的窗口为计算这个系数所涉及的所有数据值，分辨率越高窗口越小。
[0055] 首先要提取2"个高度值。为了进行多级（多分辨率）下的哈尔转换，需要高度值 的个数为2的整次幂（即2 η，η为整数），并且要求数据点之间的距离相等。然而，激光雷达 在一个切面上的数据点个数很可能不是2的整次幂，并且之间距离不等。所以为了生成2 η 个高度值，方法为：
[0056] 1.确定η的值为，如果一个切面上数据点总数为m，使得2n> m的最小的η。
[0057] 2.根据数据点的总数2η，和数据点跨越的距离r，得出平均距离
【主权项】
1. 一种障碍物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过环视激光雷达获取点i光束i的实测直线距离A; 通过环视激光雷达获取相邻光束i-1的实测直线距离ri_1; 计算实测距离差屯=r i-iVi; 获取点i预期的距离差(V ; 对比(V和屯，如果Idi-cV |大于一预设值，则点i处有障碍物。
2. 根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述"获取点i预期的距离差 (V "包括如下步骤： 获取环视激光雷达与地面的高度h ; 获取点i偏离竖直的角度0 ; 根据h和0算得点i预期的距离差(V。
3. 根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，还包括如下步骤： 获取悬空障碍物的高度和障碍物正下方路面高度； 判断悬空障碍物的高度和障碍物正下方路面高度的差是否大于预设的安全高度， 如果大于则排除该悬空障碍物； 否则所述悬空障碍物为障碍物。
4. 根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，还包括如下步骤： 通过二维平面激光扫描雷达进行扫描； 判断是否获取到返回的光束； 如果有，则返回的光束对应的数据点为是障碍物点。
5. 根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，还包括如下步骤：获取路面的 斜率； 如果路面斜率在单位距离内上升值大于斜率预设值； 则认定所述路面为道路边缘。
6. 根据权利要求5所述的障碍物检测方法，其特征在于，还包括步骤： 过滤掉遮挡在道路边缘前面的障碍物； 利用哈尔转换，提取道路边缘点。
7. 根据权利要求1-6任一项所述的障碍物检测方法，其特征在于，还包括步骤： 根据障碍物信息更新障碍物信息到障碍物地图。
8. 根据权利要求7所述的障碍物检测方法，其特征在于，还包括步骤： 根据障碍物信息和障碍物对应点的信息更新障碍物信息到障碍物地图。
【专利摘要】本发明公开一种障碍物检测方法。包括如下步骤：通过环视激光雷达获取点i光束i的实测直线距离ri；通过环视激光雷达获取相邻光束i-1的实测直线距离ri-1；计算实测距离差di＝ri-ri-1；获取点i预期的距离差di′；对比di′和di，如果|di-di′|大于一预设值，则点i处有障碍物。本方案可以实现对特定高度障碍物的检测，从而机动车在自动驾驶过程中可以避免碰到障碍物后引发事故。
【IPC分类】G01S17-93
【公开号】CN104656101
【申请号】CN201510050173
【发明人】潘晨劲, 赵江宜
【申请人】福州华鹰重工机械有限公司
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年1月30日