无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置及方法与流程

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体的说是一种无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置及方法。

背景技术

随着科学技术的快速进展，无人驾驶技术受到了越来越多的关注，进而产生了多种无人驾驶设备，这些无人驾驶设备可以包括无人驾驶车、无人机和小型地面移动机器人等。

一辆无人驾驶设备必须具有的重要功能是避开障碍物，以确保其安全性，防止它与物体或人碰撞。随着无人驾驶技术的发展，对环境进行三维感知和对自身进行精确定位，已经成为提高无人驾驶系统运行安全性和可靠性的核心技术和重要手段。现有技术中，该技术主要使用多线束激光雷达或者导航模块来实现。单纯利用多线束激光雷达进行三维测绘，可以获取物体的距离信息，构建三维形貌，但激光雷达有作用盲区，线束少的激光雷达角度分辨率不足，线束高的激光雷达价格昂贵，难以普及。单纯利用卫星导航模块或者惯性导航模块，只能获取自身的定位信息，而对环境感知不足，无法应对立体交通等复杂路况。

技术实现要素：

为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置及方法，能够有效提高无人驾驶设备运行的安全性，并且安装方便。

为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置，固定设置在所述无人驾驶设备上，其特征在于：所述装置包括设置为可拆卸结构的箱体，箱体外壁上固定设置有激光雷达，箱体内部固定设置有控制核心、导航模块、通信模块和电池，控制核心与激光雷达、导航模块和通信模块均电连接，电池用于向控制核心、激光雷达、导航模块和通信模块供电，箱体上还开设有线束孔。

所述箱体呈长方体状，箱体包括可拆卸连接的上面板、下面板、前面板、后面板和两个侧面板，所述激光雷达固定设置在所述上面板、下面板、前面板或两个侧面板上，所述线束孔开设在所述后面板的下部，所述控制核心、所述导航模块、所述通信模块和所述电池均固定设置在下面板上。

所述后面板上还开设有若干个通风孔，通风孔为条形孔，并且所有通风孔均相互平行。

所述箱体还包括四个支撑立柱，四个支撑立柱分别垂直固设在所述下面板的四个角处，所述上面板、所述前面板、所述后面板和两个所述侧面板分别通过支撑立柱与下面板固定连接。

所述支撑立柱设置为截面是正方形的四棱柱状结构，支撑立柱的上端和下端各开设有一个安装螺孔，支撑立柱的四个侧面上各开设有多个安装螺孔。

所述导航模块包括导航芯片、陀螺仪、加速度计和电子罗盘。

所述控制核心还电连接有环境感应模块，环境感应模块包括温度传感器和气压传感器。

无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置的感知方法，包括如下步骤：

步骤1、所述激光雷达进行旋转扫描，获取无人驾驶设备周围环境物体空间坐标的点云数据；

步骤2、所述控制核心从所述激光雷达获取点云数据，并基于点云数据重构实时三维地貌；

步骤3、所述导航模块获取无人驾驶设备的姿态角度，姿态角度包括俯仰角、翻滚角和偏航角；

步骤4、所述控制核心从所述导航模块获取姿态角度，利用卡尔曼滤波法进行数据融合，得到姿态信息；

步骤5、所述环境感应模块解算无人驾驶设备周围的环境信息，环境信息包括温度和大气压；

步骤6、所述控制核心从所述环境感应模块获取环境信息，并利用环境信息计算无人驾驶设备的高度信息；

步骤7、所述控制核心根据实时三维地貌、姿态信息和高度信息精确描述无人驾驶设备的位置姿态。

所述步骤2中，所述控制核心重构实时三维地貌的方法包括：

步骤2.1、对点云数据进行滤波、分割、匹配和拼接，得到修正点数据；

步骤2.2、利用opengl技术将修正点数据展宽成面；

步骤2.3、利用颜色插值方法进行彩色渲染，得到彩色的实时三维地貌渲染图。

还包括如下步骤：

步骤8、所述激光雷达扫描障碍物，获取障碍物形状信息和轨迹信息；

步骤9、所述控制核心在实时三维地貌渲染图中表示出障碍物，并且对障碍物进行彩色渲染，障碍物的颜色与实时三维地貌渲染图的颜色不同；

步骤10、所述控制核心通过目标跟踪算法对障碍物进行跟踪，得到障碍物的实时位置，并且预测障碍物的运动轨迹；

步骤11、所述控制核心根据无人驾驶设备的位置姿态与障碍物的形状信息和实时位置控制无人驾驶设备避开障碍物。

有益效果：

1、本发明将激光雷达与导航模块结合起来，使无人驾驶设备能够借助于激光雷达和导航模块获取周围的三维地貌和自身的定位信息，从而有效提高无人驾驶设备运行的安全性；

2、本发明的箱体设置为可拆卸结构，并且可以根据无人驾驶设备的类型灵活地调整安装位置，应用范围广泛，安装过程简单方便。

附图说明

图1是本发明实施例一的整体结构爆炸图；

图2是本发明实施例二的整体结构爆炸图；

图3是本发明的结构框图；

图4是本发明感知方法的流程示意图。

附图标记：1-上面板，2-第一紧固螺栓，3-第一安装通孔，4-侧面板，5-第二紧固螺栓，6-第二安装通孔，7-后面板，8-通风孔，9-线束孔，10-第三安装通孔，11-第三紧固螺栓，12-支撑立柱，13-安装螺孔，14-电池，15-导航模块，16-通信模块，17-控制核心，18-前面板，19-激光雷达，20-雷达安装孔，21-第四紧固螺栓，22-第四安装通孔，23-第五安装通孔，24-下面板。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图3，无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置，固定设置在无人驾驶设备上，装置包括设置为可拆卸结构的箱体，箱体外壁上固定设置有激光雷达19，箱体内部固定设置有控制核心17、导航模块15、通信模块16和电池14，控制核心17与激光雷达19、导航模块15和通信模块16均电连接，电池14用于向控制核心17、激光雷达19、导航模块15和通信模块16供电，箱体上还开设有线束孔9。导航模块15包括导航芯片、陀螺仪、加速度计和电子罗盘。控制核心17还电连接有环境感应模块，环境感应模块包括温度传感器和气压传感器。

控制核心17采用arm+gpu架构，如英伟达公司生产的tx2i开发板。控制核心17通过网络接口与激光雷达19相连接，控制核心17通过spi或者iic接口与导航模块15电连接，控制核心17通过串口与通信模块16电连接。在使用时，将箱体固定在无人驾驶设备上，然后控制核心17通过激光雷达19获取激光测距的点云数据、通过导航模块15获取无人驾驶设备的运动情况和周围的环境信息以及通过通信模块16与远程服务器进行交互，并且在获得了无人驾驶设备的运动情况和周围的环境信息之后，控制核心17利用卡尔曼滤波等数据融合算法计算无人驾驶设备的俯仰角、翻滚角和偏航角等姿态信息，进而与周围的环境信息结合即可对行驶轨迹和行驶方式进行优化，以保证无人驾驶设备能够正常运行。

利用本发明，无人驾驶设备能够借助于激光雷达17和导航模块15获取周围的三维地貌和自身的定位信息，从而有效提高无人驾驶设备运行的安全性。

箱体呈长方体状，箱体包括可拆卸连接的上面板1、下面板24、前面板18、后面板7和两个侧面板4，并且上面板1、下面板24、前面板18、后面板7和两个侧面板4均设置为长方形板，激光雷达19固定设置在上面板1、下面板24、前面板18或两个侧面板4上，根据无人驾驶设备的具体类型，可以灵活地选择激光雷达19的设置位置。线束孔9开设在后面板7的下部，线束孔9用于穿设各种线缆和通信模块16的天线。控制核心17、导航模块15、通信模块16和电池14均固定设置在下面板24上。

箱体还包括四个支撑立柱12，支撑立柱12设置为截面是正方形的四棱柱状结构，支撑立柱12的上端和下端各开设有一个安装螺孔13，支撑立柱12的四个侧面上各开设有两个安装螺孔13，四个支撑立柱12分别垂直固设在下面板24的四个角处。上面板1、前面板18、后面板7和两个侧面板4分别通过支撑立柱12与下面板24固定连接。具体地说，上面板1的四个角处各开设有一个第一安装通孔3，利用四个第一紧固螺栓2穿过四个第一安装通孔3后与四个支撑立柱12上端的安装螺孔13相配合完成对上面板1的固定；侧面板4得四个角处各开设有一个第二安装通孔6，利用四个第二紧固螺栓5穿过四个第二安装通孔6后与相邻两个支撑立柱12侧壁上的安装螺孔13相配合完成对侧面板4的固定；后面板7的四个角处各开设有一个第三安装通孔10，利用四个第三紧固螺栓11穿过四个第三安装通孔10后与相邻两个支撑立柱12侧壁上的安装螺孔13相配合完成对后面板7的固定；前面板18的四个角处各开设有一个第四安装通孔22，利用四个第四紧固螺栓21穿过四个第四安装通孔22后与相邻两个支撑立柱12侧壁上的安装螺孔13相配合完成对前面板18的固定；下面板24的四个角处各开设有一个第五安装通孔23，其安装方式与上面板1相似，与四个支撑立柱12下端的安装螺孔13相配合。

后面板7上还开设有若干个通风孔8，通风孔8为条形孔，并且所有通风孔8均相互平行，通风孔8用于加速箱体内外的热量交换，从而完成散热，保证装置的稳定运行。

请参阅图1，本发明提供的第一种实施方式，适用于无人机，无人机作为一种飞行器，其负载通常悬挂在下方，因此可以将箱体悬挂在无人机下部，然后将激光雷达19安装在箱体的前面板18上。

请参阅图2，本发明提供的第二种实施方式，适用于无人驾驶汽车或者机器人等，此类无人驾驶设备的负载安装方式比较多样，此时可以将箱体安装在无人驾驶设备的顶部或者侧方，相应的激光雷达19设置在前面板18、侧面板4或者后面板7上。

本发明的箱体设置为可拆卸结构，并且可以根据无人驾驶设备的类型灵活地调整安装位置，应用范围广泛，安装过程简单方便。

请参阅图4，基于上述的无人驾驶设备用智能化空间定位和环境感知装置，本发明还提供一种感知方法，包括步骤1至7。

步骤1、激光雷达19进行旋转扫描，获取无人驾驶设备周围环境物体空间坐标的点云数据。

步骤2、控制核心17从激光雷达19获取点云数据，并基于点云数据重构实时三维地貌。控制核心17重构实时三维地貌的方法包括步骤2.1至2.3。

步骤2.1、对点云数据进行滤波、分割、匹配和拼接，得到修正点数据。

步骤2.2、利用opengl技术将修正点数据展宽成面。

步骤2.3、利用颜色插值方法进行彩色渲染，得到彩色的实时三维地貌渲染图，三维地貌渲染图显示在水平方向360°和在垂直方向上测量视角范围内所有物体的位置。

步骤3、导航模块15获取无人驾驶设备的姿态角度，姿态角度包括俯仰角、翻滚角和偏航角。

步骤4、控制核心17从导航模块15获取姿态角度，利用卡尔曼滤波法进行数据融合，得到姿态信息。

步骤5、环境感应模块解算无人驾驶设备周围的环境信息，环境信息包括温度和大气压。

步骤6、控制核心17从环境感应模块获取环境信息，并利用环境信息计算无人驾驶设备的高度信息。在计算无人驾驶设备高度的时候，以气压与海拔之间的关系式为标准，利用温度对气压进行修正，从而获得精确的高度信息。

步骤7、控制核心17根据实时三维地貌、姿态信息和高度信息精确描述无人驾驶设备的位置姿态。

本方法在实际应用中，可以根据无人驾驶设备的具体类型进行调整。例如对于无人驾驶汽车和机器人等能源供给充分的设备，还可以执行步骤8至11。

步骤8、激光雷达19扫描障碍物，获取障碍物形状信息和轨迹信息。

步骤9、控制核心17在实时三维地貌渲染图中表示出障碍物，并且对障碍物进行彩色渲染，障碍物的颜色与实时三维地貌渲染图的颜色不同。

步骤10、控制核心17通过目标跟踪算法对障碍物进行跟踪，得到障碍物的实时位置，并且预测障碍物的运动轨迹。

步骤11、控制核心17根据无人驾驶设备的位置姿态与障碍物的形状信息和实时位置控制无人驾驶设备避开障碍物。

对于无人机等能源供给受限的设备，可以省略步骤2，即省略重构实时三维地貌的步骤，从而降低能量消耗，保持续航能力，直接利用激光雷达19测得的距离数据再与自身姿态信息结合即可避开地形阻碍。而且因为无人机在飞行过程中受地形的影响较小，因此即使省略了步骤2也不会对无人机的飞行安全造成严重影响。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。