申请/专利权人：北京航空航天大学合肥创新研究院;北京航空航天大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117784122A

主分类号：G01S13/87

分类号：G01S13/87;G01S17/87;G01S7/41;G01S7/48

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，提出了一种面向恶劣环境的激光‑毫米波雷达融合障碍物检测方法，步骤如下：步骤1、利用激光雷达获取原始点云，并从原始点云中提出真实障碍物信息，获得激光雷达障碍物点云；步骤2、利用毫米波雷达获取原始毫米波点云，提取其中的真实障碍物信息，获得毫米波雷达障碍物点云；步骤3、将步骤1中的提取的真实障碍物信息和步骤2中提取的真实障碍物信息进行融合，输出障碍物检测结果。本发明的检测方法能够解决现有矿区在恶劣环境下单一传感器障碍物检测不稳定的问题。

主权项：1.一种面向恶劣环境的激光-毫米波雷达融合障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用激光雷达获取原始点云，并从原始点云中提出真实障碍物信息，获得激光雷达障碍物点云；步骤1-1、原始点云预处理，包括原始点云数据接收与解析、运动畸变补偿、传感器外参标定、道路边界滤除和滤波处理；步骤1-2、使用RANSAC算法拟合平面方程，并用以检测并滤除地面点云；步骤1-3、使用基于栅格的欧式聚类方法，将点云投影到BEV视角，并对点云进行栅格划分；在栅格的垂直方向，以栅格分辨率为基础构建体素；步骤2、利用毫米波雷达获取原始毫米波点云，提取其中的真实障碍物信息，获得毫米波雷达障碍物点云；步骤2-1、道路边界滤除，从原始毫米波点云中滤除档墙；步骤2-2、对毫米波点云进行聚类，以剔除其中的异常点；步骤2-3、利用前后帧速度与位置的差值进行阈值过滤，去除不稳定、不连续的信息，输出有效目标；步骤3、将步骤1中的提取的真实障碍物信息和步骤2中提取的真实障碍物信息进行融合，输出障碍物检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学合肥创新研究院;北京航空航天大学 面向恶劣环境的激光-毫米波雷达融合障碍物检测方法

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