激光雷达扫描角度自动调整方法及装置与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种激光雷达扫描角度自动调整方法及装置。


背景技术：

2.在自动驾驶领域，车体在行驶过程中需要准确得知车体周侧的环境情况，例如障碍物的分布及动态，如此车体才能快速做出反应，但是车体在不同行驶环境下，例如高速或者低速状态，激光雷达的识别精度无法完全适应，进而无法快速对应不同的环境而做出对应的调整。


技术实现要素：

3.本发明提供一种激光雷达扫描角度自动调整方法，用以解决现有技术中激光雷达识别障碍物时无法适应多种不同的环境的技术问题。
4.本发明提供一种激光雷达扫描角度自动调整方法，包括：获取车体在预设间隔时间内的行车状态；
5.根据所述行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息；
6.通过所述图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
7.根据本发明提供的一种激光雷达扫描角度自动调整方法，所述获取车体在预设间隔时间内的行车状态，包括：
8.获取在预设间隔时间内车体的速度信息；
9.若所述速度信息超过预设值或者预设范围值，则将所述激光雷达的扫描角度变大，若所述速度信息低于预设值或者预设范围值，则将所述激光雷达的扫描角度变小。
10.根据本发明提供的一种激光雷达扫描角度自动调整方法，所述获取车体在预设间隔时间内的行车状态，还包括：
11.获取在预设间隔时间内车体的行驶路径信息；
12.若所述行驶路径信息与预设路径不同，则将激光雷达的扫描角度变大。
13.根据本发明提供的一种激光雷达扫描角度自动调整方法，所述根据所述行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息，包括：
14.对所述图像信息和所述点云数据信息进行整合，得出目标结果，根据所述目标结果对激光雷达的扫描角度进行调整。
15.根据本发明提供的一种激光雷达扫描角度自动调整方法，所述对所述图像信息和所述点云数据信息进行整合，包括：
16.根据所述图像信息和所述点云数据信息获取障碍物的特征信息。
17.根据本发明提供的一种激光雷达扫描角度自动调整方法，还包括：
18.获取车体外侧的环境信息，其中，所述环境信息包括光照强度、湿度；
19.根据所述环境信息选取所述图像信息和所述点云数据信息中的至少一者作为参
照。
20.本发明还提供一种激光雷达扫描角度自动调整装置，包括：
21.获取模块，获取车体在预设间隔时间内的行车状态；
22.调取模块，根据所述行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息；
23.调整模块，通过所述图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
24.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述激光雷达扫描角度自动调整方法的步骤。
25.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述激光雷达扫描角度自动调整方法的步骤。
26.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述激光雷达扫描角度自动调整方法的步骤。
27.本发明提供的激光雷达扫描角度自动调整方法及装置，通过获取车体在预设间隔时间内的行车状态，对车体同时获取的图像信息以及点云数据信息进行调取，进而可以对激光雷达的扫描角度进行调整。也即，不同的车体的行车状态，激光雷达所接收的点云数据信息无法完全准确判断障碍物的特征信息，进而车体无法快速做出反应，而通过图像信息作为参照可以大幅度提高车体对于外界环境的感知的准确性，进而调整激光雷达的扫描角度以适应车体的行车状态，如此提高车体对外界环境的适应性。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
29.图1是本发明提供的激光雷达扫描角度自动调整方法的流程示意图；
30.图2是本发明提供的激光雷达扫描角度自动调整装置的结构视图；
31.图3是激光雷达的安装示意图；
32.图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
33.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
34.在本发明实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明实施例的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而
不能理解为指示或暗示相对重要性。
35.下面结合图1，图1示出了激光雷达扫描角度自动调整方法的流程图，方法包括：
36.s10：获取车体在预设间隔时间内的行车状态。
37.在本发明的一些实施例中，获取车体在预设间隔时间内的行车状态，具体包括：
38.获取在预设间隔时间内车体的速度信息；若速度信息超过预设值或者预设范围值，则将激光雷达的扫描角度变大，若速度信息低于预设值或者预设范围值，则将激光雷达的扫描角度变小。
39.需要说明的是，车体在行驶过程中，行车状态包括但不限于直线行驶、变道行驶、制动等，而行车状态的变化跟外界环境紧密关联。
40.激光雷达是通过激光束进行探测和测距，一般由激光发射器、光学接收器以及信息处理系统三部分组成。激光雷达具备测距距离远，速度分辨率高等优势，所以车体在高速行驶状态下，可以通过激光雷达作为对障碍物感知的依据。激光雷达通过在车体前方发出激光脉冲，并通过内部旋转装置对周侧环境进行旋转扫描，得到空间信息点的集合，也对应点云数据信息，点云数据信息构成的三维图形即为点云图。
41.当车速超过预设值或者预设范围值时，一般行驶的环境较为空旷，因为车速较高，则制动距离较远，如此车体需要关注的是前方车辆的形式状态，也即需要使得激光雷达尽可能地朝向远方发射激光脉冲，如此形成的点云数据信息较为稀疏，近侧的障碍物识别精度降低，如此可以辅助摄像头对车体近侧的图像进行识别，以避障，具体可以将近侧的图像输入至障碍物检测模型中，以确定车体近侧的障碍物分布，进而提高车体的行驶安全。
42.需要说明的是，障碍物识别模型可以通过多个样本图像信息和标签进行训练得到，标签可以但不限于车道线、栏杆、红绿灯、服务区标示牌等，样本图像信息可以为车体行驶过程中拍摄的图像。
43.如此车体在车速高于预设值或者预设范围值时，同时辅助以图像识别障碍物的方式对近距离和远距离的障碍物特征信息都可以实现精确识别，提高车体行驶的安全性。
44.在本发明的一些实施例中，预设值可以为80公里/小时，预设范围值可以为80公里/小时至120公里/小时，在其他可行的实施例中，预设值或者预设范围值也可以定义为其他数值，在此仅为例举，并非限定。
45.而当车速低于预设值或者预设范围时，也即对应车体周侧的环境中可辨识的障碍物更多，且行车路径上障碍物与车体之间的间距也更小。为准确获得近距离的障碍物的特征信息，可以对激光雷达的夹角调小，进而扫描得到的点云数据信息更密集，由此提高对于车体近侧的障碍物的识别精度。同时，摄像头此时可以暂停运行或者不参与障碍物识别工作。或者可以针对部分障碍物进行识别，例如红绿灯、车道线等，降低车体内部的算法强度。而当车体速度进一步低于最低阈值时，可以辅助以图像采集，提高车体对于周侧的环境中障碍物识别的全面性以及精度。最低阈值可以但不限于10公里/小时。
46.需要说明的是，获取车体在预设间隔时间内的行车状态，还包括：获取在预设间隔时间内车体的行驶路径信息；若行驶路径信息与预设路径不同，则将激光雷达的扫描角度变大。
47.车体在行驶过程中，对于车速较高的行车状态，一般对应单行道，也即车体在行驶过程中，无迎面行驶的车辆。记录一定时间内车体的换道、转弯的次数作为依据。当一定时
间内，例如五分钟，车体均处于高于预设值或者预设范围值的速度行驶，且无转弯、多次变道的操作，则将激光雷达的扫描角度变大。
48.而当车体在低速行驶状态下，且出现转弯、多次变道等操作，便可以将激光雷达的扫描角度变小。
49.对于激光雷达，以车体行驶的地面作为基准面，在车速超过预设值或者预设范围值，则激光雷达的仰角调高；若车速低于预设值或者预设范围值，则激光雷达向下转动。
50.请参照图3，具体对于激光雷达的调整，在本发明的一些实施例中，可以在安装激光雷达的基座上设置多方向电机，激光雷达安装于多方向电机，并可沿多角度进行调整。
51.根据摄像头拍摄的图像信息中障碍物分布的密度对激光雷达的角度进行调整。例如，摄像头在一定时间内获取的图像中多次得到红绿灯、栏杆、行人等障碍物信息，则可以通过障碍物数量的多少对激光雷达的扫描角度微调，以提高对于障碍物识别的精度。例如可以以行人作为参照，如果在预设时间段内行人的密度逐渐增加，则将激光雷达的角度进一步调小，也即朝向下旋转，以获得更为密集的点云数据信息。也可以以红绿灯作为参照，如果在预设时间内红绿灯的数量超过阈值，则也可以降低激光雷达的扫描角度，进而获得更为密集的点云数据信息。
52.s20：根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息。
53.在本发明的一些实施例中，根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息，包括：对图像信息和点云数据信息进行整合，得出目标结果，根据目标结果对激光雷达的扫描角度进行调整。
54.也即当车速低于预设值或者预设范围值时，同时通过摄像头和激光雷达共同获取车体周侧的障碍物信息，以提高障碍物识别的精度。因为激光雷达可以测距，也即障碍物距车体的距离，以及障碍物的三维模型，但是无法准确预测障碍物的特征信息，由此易对结构相近的障碍物识别精度不够，但是同步采用摄像头的图像信息便可以准确获知车体周侧的障碍物的形状及结构特征，以获得对应的规避指令。
55.s30：通过图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
56.在本发明的一些实施例中，对于不同的行车状态，可以选用图像采集以及训练好的障碍物识别模型判定障碍物的特征信息。或者选用激光雷达获取车体周侧的障碍物信息。优选地，采用激光雷达对障碍物进行识别同时图像采集作为辅助以提高障碍物特征的识别精度，如此障碍物的形状、距车体的距离以及动向均可以得出，由此提高车体的行车安全。
57.请参照图2，图2示出了激光雷达扫描角度自动调整装置的结构视图。
58.下面对本发明提供的激光雷达扫描角度自动调整装置进行描述，下文描述的激光雷达扫描角度自动调整装置与上文描述的激光雷达扫描角度自动调整方法可相互对应参照。
59.具体地，该激光雷达扫描角度自动调整装置包括：
60.获取模块410，获取车体在预设间隔时间内的行车状态。
61.在本发明的一些实施例中，获取车体在预设间隔时间内的行车状态，具体包括：
62.获取在预设间隔时间内车体的速度信息；若速度信息超过预设值或者预设范围值，则将激光雷达的扫描角度变大，若速度信息低于预设值或者预设范围值，则将激光雷达
的扫描角度变小。
63.需要说明的是，车体在行驶过程中，行车状态包括但不限于直线行驶、变道行驶、制动等，而行车状态的变化跟外界环境紧密关联。
64.激光雷达是通过激光束进行探测和测距，一般由激光发射器、光学接收器以及信息处理系统三部分组成。激光雷达具备测距距离远，速度分辨率高等优势，所以车体在高速行驶状态下，可以通过激光雷达作为对障碍物感知的依据。激光雷达通过在车体前方发出激光脉冲，并通过内部旋转装置对周侧环境进行旋转扫描，得到空间信息点的集合，也对应点云数据信息，点云数据信息构成的三维图形即为点云图。
65.当车速超过预设值或者预设范围值时，一般行驶的环境较为空旷，因为车速较高，则制动距离较远，如此车体需要关注的是前方车辆的形式状态，也即需要使得激光雷达尽可能地朝向远方发射激光脉冲，如此形成的点云数据信息较为稀疏，近侧的障碍物识别精度降低，如此可以辅助摄像头对车体近侧的图像进行识别，以避障，具体可以将近侧的图像输入至障碍物检测模型中，以确定车体近侧的障碍物分布，进而提高车体的行驶安全。
66.需要说明的是，障碍物识别模型可以通过多个样本图像信息和标签进行训练得到，标签可以但不限于车道线、栏杆、红绿灯、服务区标示牌等，样本图像信息可以为车体行驶过程中拍摄的图像。
67.如此车体在车速高于预设值或者预设范围值时，同时辅助以图像识别障碍物的方式对近距离和远距离的障碍物特征信息都可以实现精确识别，提高车体行驶的安全性。
68.在本发明的一些实施例中，预设值可以为80公里/小时，预设范围值可以为80公里/小时至120公里/小时，在其他可行的实施例中，预设值或者预设范围值也可以定义为其他数值，在此仅为例举，并非限定。
69.而当车速低于预设值或者预设范围时，也即对应车体周侧的环境中可辨识的障碍物更多，且行车路径上障碍物与车体之间的间距也更小。为准确获得近距离的障碍物的特征信息，可以对激光雷达的夹角调小，进而扫描得到的点云数据信息更密集，由此提高对于车体近侧的障碍物的识别精度。同时，摄像头此时可以暂停运行或者不参与障碍物识别工作。或者可以针对部分障碍物进行识别，例如红绿灯、车道线等，降低车体内部的算法强度。而当车体速度进一步低于最低阈值时，可以辅助以图像采集，提高车体对于周侧的环境中障碍物识别的全面性以及精度。最低阈值可以但不限于10公里/小时。
70.需要说明的是，获取车体在预设间隔时间内的行车状态，还包括：获取在预设间隔时间内车体的行驶路径信息；当行驶路径信息与预设路径不同，则将激光雷达的扫描角度变大。
71.车体在行驶过程中，对于车速较高的行车状态，一般对应单行道，也即车体在行驶过程中，无迎面行驶的车辆。记录一定时间内车体的换道、转弯的次数作为依据。当一定时间内，例如五分钟，车体均处于高于预设值或者预设范围值的速度行驶，且无转弯、多次变道的操作，则将激光雷达的扫描角度变大。
72.而当车体在低速行驶状态下，且出现转弯、多次变道等操作，便可以将激光雷达的扫描角度变小。
73.对于激光雷达，以车体行驶的地面作为基准面，在车速超过预设值或者预设范围值，则激光雷达的仰角调高；若车速低于预设值或者预设范围值，则激光雷达向下转动。
74.请参照图3，具体对于激光雷达的调整，在本发明的一些实施例中，可以在安装第一激光雷达520的基座510上设置多方向电机530，第一激光雷达520安装于基座510，基座510可以随多方向电机530转动而带动第一激光雷达520多角度调整。具体基座510和第一激光雷达520的安装方式在此仅为例举，并非进行限定。第一激光雷达520在此与上述激光雷达等同，仅为便于图例说明，在此不做过多阐述。第一激光雷达520的数量在此不做限定，优选为三个，分别在车体前方、左侧及右侧，如此可以全方位获取车体周侧的障碍物信息。摄像头的数量与激光雷达的数量一一对应，如此可以使得激光雷达扫描到的区域的图像，摄像头均可以以图像信息进行对应，以精确获得车体周侧障碍物的特征信息。
75.根据摄像头拍摄的图像信息中障碍物分布的密度对激光雷达的角度进行调整。例如，摄像头在一定时间内获取的图像中多次得到红绿灯、栏杆、行人等障碍物信息，则可以通过障碍物数量的多少对激光雷达的扫描角度微调，以提高对于障碍物识别的精度。例如可以以行人作为参照，如果在预设时间段内行人的密度逐渐增加，则将激光雷达的角度进一步调小，也即朝向下旋转，以获得更为密集的点云数据信息。也可以以红绿灯作为参照，如果在预设时间内红绿灯的数量超过阈值，则也可以降低激光雷达的扫描角度，进而获得更为密集的点云数据信息。
76.调取模块420，根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息。
77.在本发明的一些实施例中，根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息，包括：对图像信息和点云数据信息进行整合，得出目标结果，根据目标结果对激光雷达的扫描角度进行调整。
78.也即当车速低于预设值或者预设范围值时，同时通过摄像头和激光雷达共同获取车体周侧的障碍物信息，以提高障碍物识别的精度。因为激光雷达可以测距，也即障碍物距车体的距离，以及障碍物的三维模型，但是无法准确预测障碍物的特征信息，由此易对结构相近的障碍物识别精度不够，但是同步采用摄像头的图像信息便可以准确获知车体周侧的障碍物的形状及结构特征，以获得对应的规避指令。
79.调整模块430，通过图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
80.在本发明的一些实施例中，对于不同的行车状态，可以选用图像采集以及训练好的障碍物识别模型判定障碍物的特征信息。或者选用激光雷达获取车体周侧的障碍物信息。优选地，采用激光雷达对障碍物进行识别同时图像采集作为辅助以提高障碍物特征的识别精度，如此障碍物的形状、距车体的距离以及动向均可以得出，由此提高车体的行车安全。
81.图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)61、通信接口(communications interface)62、存储器(memory)63和通信总线64，其中，处理器61，通信接口62，存储器63通过通信总线64完成相互间的通信。处理器61可以调用存储器63中的逻辑指令，以执行激光雷达扫描角度自动调整方法，该方法包括：获取车体在预设间隔时间内的行车状态；
82.根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息；
83.通过图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
84.此外，上述的存储器63中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发
明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
85.另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的激光雷达扫描角度自动调整方法，该方法包括：获取车体在预设间隔时间内的行车状态；
86.根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息；
87.通过图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
88.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的激光雷达扫描角度自动调整方法，该方法包括：获取车体在预设间隔时间内的行车状态；
89.根据行车状态调取车体获取的图像信息和点云数据信息；
90.通过图像信息和点云数据信息对激光雷达的扫描角度进行调整。
91.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
92.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
93.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。