利用激光扫描仪写入占用网格地图的系统和方法与流程

本发明涉及用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系(sensorcenteredcoordinatesystem)的占用网格地图(occupancygridmap)的系统和方法，且更具体地，涉及用于生成利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系中的占用网格地图的技术。
背景技术：
：激光技术被用于诸如医学治疗、机械加工、精密测量、工业控制、成像、照明等技术。具体地，因为激光的射线是被聚焦的，所以激光可只照射特定的目标，并且能够通过测量从目标反射出的反射波的到达时间来计算到目标的距离，并且可获得包括距离信息的三维图像信息。为利用激光获得三维图像，用于各个像素的距离信息可通过在要观察的方向上执行X轴和Y轴的二维扫描时发射用于各个像素的激光脉冲并且测量反射波的接收时间来计算。因此，激光扫描仪具有两个关键功能，所述两个关键功能包括在X轴和Y轴上通过二维机械方法扫描的功能和利用反射波测量距离的功能。技术实现要素：本发明是考虑到上述问题而做出的，并且其提供了用于生成利用单个激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系中的围绕传感器的占用网格地图的技术，并且提供了用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占用网格地图以补偿当占用网格地图移动时发生的位移损失并且确定通过占用网格地图探测到的对象是静态对象还是动态对象的系统和方法。根据本发明的一方面，一种用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的系统，所述系统包括：数据单元，其包括通过激光扫描仪读取的扫描数据、过去测量地图和关于传感器运动的数据；制图单元，其用于将根据所述扫描数据所写入的当前测量地图与通过利用所述过去测量地图和所述关于传感器运动的数据所写入的预测地图随机地结合；以及静态和动态对象探测单元，其用于通过利用所述制图单元的制图算法来确定在所述占用网格地图中的对象是静态对象还是动态对象。所述关于传感器运动的数据包括从用户车辆接收的速度或偏航信息。所述占用网格地图是通过利用每小时测量一次的所述扫描数据来递归地更新的。根据本发明的另一方面，一种用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的占用网格地图的方法，所述方法包括以下步骤：通过利用提供给用户车辆的激光扫描仪来测量扫描数据；通过利用过去测量地图和关于传感器运动的数据来写入依照所述以传感器为中心的坐标系被预测的预测地图；通过利用测量的扫描数据来写入当前测量地图；以及通过将所写入的所述当前测量地图与所写入的所述预测地图随机地结合来写入所述以传感器为中心的坐标系的占用网格地图。写入所述预测地图的步骤包括：通过利用所述关于传感器运动的数据来计算用户车辆的位移；以及通过将所述用户车辆的位移与过去剩余位移相加来计算有效位移，并计算当前剩余位移。所述关于传感器移动的数据包括从所述用户车辆接收的速度或偏航信息。在写入所述以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的步骤之后，还包括确定在所述占用网格地图中的对象是静态对象还是动态对象。所述占用网格地图通过利用所述每小时测量一次的扫描数据递归地更新。本技术是用于生成利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系中的围绕传感器的占用网格地图的技术。另外，本技术补偿当占用网格地图移动时发生的位移损失，从而减少离散误差，并解决地图的不一致性。另外，通过利用写入以传感器为中心的坐标系中的占用网格地图，能够确定静态对象或动态对象。附图说明本发明的目标、特征和优点可结合附图从下列详细描述中更明显的看出，其中：图1是说明根据本发明实施例的用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的系统的配置的图；图2是说明根据本发明实施例的用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的算法的图；图3是说明以用于利用激光扫描仪写入按以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的算法写入预测地图的方法的图；图4是说明根据本发明实施例的利用激光扫描仪的以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的图；以及图5和图6是包括根据本发明实施例的利用激光扫描仪的以传感器为中心的坐标系的占用网格地图和在占有网格地图中静态对象或动态对象从周围对象中被识别的视图的图。附图标记说明101：扫描数据t102：过去测量地图t-1103：关于传感器运动的数据t110：制图算法120：当前测量地图t130：静态/动态对象探测单元200：预测地图210：占用网格地图300：位移t310：过去剩余位移t-1320：有效位移t330：当前剩余位移t具体实施方式本发明的示例性实施例参考附图进行详细地描述。在所有附图中使用的相同附图标记指的是相同或类似部件。为避免模糊本发明的主题， 省略了包括在此的众所周知的功能和结构的详细描述。图1是说明根据本发明的示例性实施例的利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的配置的图。参考图1，利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的系统可包括第一数据单元100、制图单元或制图算法110、包括当前测量地图的第二数据单元120和静态/动态对象探测单元130，所述第一数据单元100包括扫描数据101、过去测量地图102、关于传感器运动的数据103。首先，扫描数据101可为通过激光扫描仪读取的数据。其次，过去测量地图102可意指可在具有始终被设置为原点的传感器的坐标系中表达的过去被测量的地图信息。关于传感器运动的数据103可为包括传感器的运动数据的信息。在此，利用激光扫描仪的以传感器为中心的占用网格地图可通过利用扫描数据101、过去测量地图102、关于传感器运动的数据103和当前测量地图120来写入。在此，当前测量地图120可意指能够在具有始终被设置为原点的传感器的坐标系中表达的当前被测量的地图信息。占有网格地图可通过利用每小时测量一次的扫描数据递归地更新为最新信息。具体地，扫描数据、过去测量地图和关于传感器运动的数据可通过制图算法被绘制为地图，并且绘制的信息可与当前测量地图进行比较以写入占有网格地图。写入以传感器为中心的坐标系的占有网格地图的系统确定在占有网格地图中的对象是静态对象还是动态对象。图2是说明根据本发明的实施例的用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占有网格地图的算法的图。参考图2，用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的占有网格地图的算法可通过利用过去测量地图102和关于传感器运动的数据103来写入依照当前以传感器为中心的坐标系被预测的预测地图200，并且可通过利用每小时测量一次的新扫描数据来写入当前测量地图120。预测地图200可随机地与当前测量地图120结合以写入在当前时间的以传感器为中心的坐标系的占有网格地图(Mapt)210。在此，在通过随机地结合预测地图200与当前测量地图120来写入占有网格地图210的过程中，第i个网格mt,i关于当前占有网格地图mt在以传感器为中心的坐标系中在时间(t)处的占有概率可如数学式1所示来表达。在此，u1:t表示传感器从时间1至时间t的运动信息，z1:t表示从时间1至时间t的地图测量信息。【数学式1】p(mt,i|z1:t,u1:t)另外，在通过随机地结合预测地图200与当前测量地图120来写入占有网格地图210的过程中，第i个网格mt,i关于变化的预测地图mt在以传感器为中心的坐标系中从时间(t-1)至时间(t)的占有概率可如数学式2所示来表达。【数学式2】p(m‾t,i|z1:t-1,u1:t)]]>另外，当前占有网格地图在以传感器为中心的坐标系中在时间(t)处的占有概率可如数学式3所示来表达，并且可被更新。【数学式3】在此，k是表示由以传感器为中心的坐标系的运动引起的不确定性的参数。进一步，随着不确定性增加k被设定为接近1，并且随着不确定性降低k被设定为接近0。另外，表示在占有网格地图上未被占有的第i个网格。在以传感器为中心的坐标系中，在时间(t)时预测地图mt的坐标系移动多达在时间(t-1)时传感器在预测地图mt-1中的位移。预测地图 的第i个网格具有通过移动关于在时间(t-1)时预测地图的第i'个网格的信息而获得的信息，并且对根据以传感器为中心的坐标系的运动利用k在高动态环境中识别环境信息是有用的。图3是说明写入预测地图的方法和用于利用激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的占有网格地图的算法的图。参考图3，在写入预测地图的方法中，可计算在将当前时间(t)时的地图坐标系转换为以传感器为中心的坐标系的过程中的位移。可通过利用包括从用户车辆接收的速度或偏航信息的运动信息t103计算用户车辆的位移t300，并且可以将过去剩余位移t-1310相加，以分成有效位移t320和当前剩余位移t330。在此，有效位移320可以在地图的坐标系或以传感器为中心的坐标系中的网格的尺寸为单位来表示。例如，如果网格在地图上的概率超过0.5，那么可基于网格在地图上的概率确定从传感器生成数据的点被占用，并且如果车辆在地图上以网格的尺寸移动1.3，那么有效位移320可表示为1，并且当前剩余位移330可表示为0.3。当车辆在地图上从所述网格移动至下一个网格时，执行当前剩余位移3300.3变成过去剩余位移3100.3应用于运算的算法。在图3中，因为能够基于传感器指示地图，所以地图根据传感器的运动而移动。为移动网格的信息或数据至其他网格，需要足以超过至少一个网格的位移。如果位移不够超过一个网格，那么不表现出网格的移动，并且丢失传感器的位移。该有效位移和剩余位移可如数学式4c所示被计算。【数学式4】Δxt,surplus=mod(Δxt-1,surplus+Δxt-gridsize/2,gridsize)-gridsize/2...(1)Δxt-1,surplus+Δxt...(2)mod(Δxt-1,surplus+Δxt+gridsize/2,gridsize)+gridsize/2...(3)]]>Δxt,significant＝Δxt-1,surplus+xt-Δxt,surplus…(4)在此，Δxt表示位移，Δxt,surplus表示剩余位移，Δxt,significant表示有效位移，mod表示求余函数，以及gridsize(网格尺寸)表示网格结构。在Δxt-1,surplus+Δxt＞gridsize/2的条件下可计算数学式1，在Δxt-1,surplus+Δxt＜gridsize/2和Δxt-1,surplus+Δxt＞-gridsize/2的条件下可计算数 学式2，以及在Δxt-1,surplus+Δxt＜-gridsize/2的条件下可计算数学式3。另外，当在当前测量地图上以及在过去测量地图上扫描数据的位置被占用时，利用激光扫描仪识别静态或动态对象的方法可测量占用程度。例如，静态对象的静止性(staticity)或对象静止程度的测量可如数学式5中所示来计算。【数学式5】S(X)=Σi=1|X||(Occ(xi,Mapi)∩Occ(f-1(xi,u),Mapt-1))/Σi=1|x||(Occ(xi,Mapi))]]>图4是说明根据本发明实施例的利用激光扫描仪的以传感器为中心的坐标系的占用网格地图的图。参考图4，因为在占用网格地图上的网格由离散空间表示而非由连续空间表示，在网格上数据从传感器生成的点可由在相同网格内的相同点(a,b,c,d)表示。图5和图6是包括根据本发明实施例的利用激光仪的以传感器为中心的坐标系的占用网格地图和在占有网格地图中静态对象或动态对象从周围对象中被识别的视图的图。参考图5和图6，在利用激光扫描仪的以传感器为中心的坐标系的占用网格地图中，占用状态被写入地图。在此，占用网格地图给出了不存在对象或障碍物的区域e、激光扫描仪连续感测的数据f、存在对象或障碍物的区域g和不能确定对象或障碍物是否存在的区域h。另外，在占用网格地图中动态对象可表示为A和A’，以及静态对象可表示为B和B’。如上所述，本技术是用于生成利用单一激光扫描仪写入以传感器为中心的坐标系的围绕传感器的占用网格地图的技术。另外，本技术补偿了当占用网格地图移动时发生的位移损失，从而减少离散误差，并解决了地图的不一致性。虽然在上文详细地描述了本发明的示例性实施例，但应该清楚地理解，对本领域技术人员是显而易见的在此讲授的基本发明构思的多种变化和修改仍将落入由附属权利要求限定的本发明的精神和范围内。当前第1页1 2 3