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CN117826179A - 分类和去除光探测和测距点云中对象伪影以增强探测的系统和方法 - Google Patents

分类和去除光探测和测距点云中对象伪影以增强探测的系统和方法 Download PDF

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CN117826179A
CN117826179A CN202310500899.2A CN202310500899A CN117826179A CN 117826179 A CN117826179 A CN 117826179A CN 202310500899 A CN202310500899 A CN 202310500899A CN 117826179 A CN117826179 A CN 117826179A
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Abstract

一种增强型光探测和测距(激光雷达)辅助车辆导航系统，包括全球定位系统(GPS)。激光雷达设备与GPS系统通信，用于生成并传输车辆附近目标反射的激光雷达信号。多个车辆传感器，其中包括至少一个激光雷达传感器以接收目标反射的激光雷达信号作为数据点云。目标的线轮廓用于识别是否存在光晕。表征设备利用目标的线轮廓进行表征分析以识别激光雷达信号光晕的存在及程度。滤波器接收表征设备的输出，并消除光晕(如果存在)，提供目标的边缘探测。

Description

分类和去除光探测和测距点云中对象伪影以增强探测的系统 和方法
技术领域
本公开涉及一种用于车辆的光探测和测距(激光雷达(LiDAR))装置和系统。
背景技术
光探测和测距(激光雷达)是一种遥感方法，用于测量物体在地球表面的精确距离。激光雷达系统将激光发射到物体的物理表面，并计算反射光返回到激光雷达源所需的时间。考虑到光的传播速度为大约每秒186,000英里，使用激光雷达测量精确距离的过程很迅速。在汽车应用中，激光雷达可很好地应用于无人驾驶汽车导航系统中对环境进行导航。激光雷达系统可生成数百万个点，统称为“点云”，用于创建车辆即时环境的数字三维地图。脉冲激光器、全球定位系统(GPS)和惯性测量装置使车辆中的激光雷达传感器创建高精度点云。
已知的激光雷达设备可能会遭受来自高强度或回射对象的光晕影响。光晕可在数据点云中发生，表现为横跨对象的强度(饱和度)弥散，或者也表现为数据中的突起或伪影。光晕会对点云产生负面影响，导致其范围缩小、反射率精度及准确度下降，噪声率上升，以及潜在对象遮蔽。目前，激光雷达行业还没有很好的方法来表征和消除光晕效应。
因此，虽然目前的车辆激光雷达系统实现了其预期目的，但需要一种新型、改进的激光雷达辅助车辆导航系统。
发明内容
根据几个方面，一种增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括全球定位系统(GPS)。激光雷达设备与GPS系统通信，生成并传输车辆附近目标反射的激光雷达信号。多个车辆传感器，其中包括至少一个激光雷达传感器接收目标反射的激光雷达信号作为数据点云。目标的线轮廓用于识别是否存在光晕。表征设备利用目标的线轮廓进行表征分析以识别激光雷达信号光晕的存在及程度。滤波器接收表征设备的输出，并消除光晕(如果存在)，以提供目标的边缘探测。
在本公开的另一方面，点云修复设备增强光晕滤波数据，并对齐多个对象以去除点云中的噪声，从而定义一清洁目标。
在本公开的另一方面，感知设备接收来自点云修复设备的信号数据，将信号数据与该清洁目标进行比较，并识别要转发给GPS系统和车辆控制系统的指令。
在本公开的另一方面，三维平面拟合分析仪获取目标尺寸的三个维度，并生成激光雷达信号路径中的车辆附近区域的三维图像。
在本公开的另一方面，与三维平面拟合分析仪通信的数据序列化器，将具有代码和数据组合的数据对象转换成一系列字节，以便以序列化形式保存目标的状态。
在本公开的另一方面，水平强度和反射率识别测定器接收序列化形式的目标的状态，与水平强度和反射率识别测定器并行运行的垂直强度和反射率识别测定器识别目标的强度和反射率。
在本公开的另一方面，信噪比(SNR)计算器使用垂直强度和反射率识别测定器和水平强度和反射率识别测定器的输出识别数据点云的信噪比值；Z分数变化评估器接收信噪比计算器的输出并确定Z分数；峰谷偏差监测器接收来自Z分数变化评估器的输出，用于测量理想光学表面和实际光学表面之间的差异。
在本公开的另一方面，使用目标的线轮廓对目标尺寸的三个维度进行测量，以识别目标的高度、宽度和深度。
在本公开的另一方面，车辆导航系统包括目标与从保存在云中的数据库或从表征设备分析的存储器中检索到的一个或多个已知对象之间的最可能匹配。
在本公开的另一方面，通过滤波器消除目标的边缘的点云噪声，滤波器进一步降低目标识别延迟，并对点云数据进行进一步处理以消除点云噪声。
根据几个方面，一种通过车辆的GPS系统进行增强型激光雷达辅助车辆导航的方法，包括：运行与GPS系统通信的激光雷达设备，以生成并传输车辆附近目标反射的激光雷达信号；提供多个车辆传感器，其中包括至少一个激光雷达传感器以接收目标反射的激光雷达信号作为数据点云；运行表征设备以利用目标的线轮廓进行表征分析，以识别激光雷达信号的数据光晕的存在及程度；并将表征设备的输出转发到滤波器，以消除数据光晕(如果存在)，并提供目标的边缘探测。
在本公开的另一个方面，该方法进一步包括：利用点云修复设备增强光晕滤波数据，并对齐多个对象以消除点云中的噪声，从而定义一清洁目标；以及使用从点云修复设备接收信号数据的感知设备将信号数据与该清洁目标进行比较。
在本公开的另一方面，该方法还包括：确定峰谷偏差监测器是否生成偏差存在信号；以及使用坐标识别单元识别目标的坐标。
在本公开的另一方面，该方法还包括：坐标识别完成后，通过消除目标数据中的点来进行降噪，以降低噪声。
在本公开的另一方面，该方法进一步包括：在降噪之后，将降噪数据转发至数据点云，以更新数据点云。
在本公开的另一方面，该方法进一步包括消除目标附近的溢出颗粒光区域。
在本公开的另一方面，该方法进一步包括利用线轮廓对目标进行识别，并对不同于目标的对象进行分类。
根据几个方面，一种增强型激光雷达辅助车辆导航方法包括：获取目标的线轮廓；识别是否存在数据光晕；利用目标的线轮廓表征数据光晕的程度；利用目标的线轮廓测量目标尺寸的三个维度；利用信号处理实现滤波器，以消除数据光晕，并提高目标的边缘探测。
在本公开的另一方面，该方法进一步包括利用线轮廓对目标进行识别，并对不同于目标的对象进行分类。
在本公开的另一方面，该方法还包括：运行与GPS系统通信的激光雷达设备，以生成并传输车辆附近目标反射的激光雷达信号；提供多个车辆传感器，其中包括至少一个激光雷达传感器以接收目标反射的激光雷达信号作为数据点云。
根据本文提供的描述，进一步的适用领域将变得显而易见。应当理解，描述和具体示例仅用于说明目的，并不旨在限制本公开的范围。
附图说明
本文描述的附图仅用于说明目的，并不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是已知激光雷达车辆系统的流程图；
图2是根据一示例性方面的激光雷达辅助车辆导航系统的流程图；
图3是图2提供进一步功能特征的激光雷达辅助车辆导航系统的流程图；
图4是示出本公开的激光雷达辅助车辆导航系统运行之前产生的光晕效应的回射器样本测试折线图；
图5是图4中回射器的折线图，该回射器位于黑色背景部分并具有指向并反射出回射器的示例激光雷达光线；以及
图6是呈现发射的激光雷达光的强度的曲线图82，用于确定本公开的激光雷达辅助车辆导航系统读取的线。
具体实施方式
以下描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本公开、应用或用途。
参考图1，一种用于车辆12(如无人驾驶汽车等)的已知光探测和测距(激光雷达)辅助导航系统10，其具有生成和传输激光雷达信号的激光雷达设备14。例如，可定义道路标志等绘制对象的回射器对象15接收并反射激光雷达信号作为第一数据点云16。感知设备18接收第一数据点云16，生成激光雷达信号路径中的车辆12附近区域的三维图像，车辆12的全球定位系统(GPS)设备19使用该图像进行导航。
参考图2，一种用于车辆22(如无人驾驶汽车等)的增强型光探测和测距(激光雷达)辅助导航系统20具有与包括至少一个激光雷达传感器24的多个车辆传感器通信的GPS系统23。GPS系统23还与存储器25通信，并且可在存储器25或存储在云25中的数据库中查找数据。GPS系统23与激光雷达设备26通信。激光雷达设备26生成并传输激光雷达信号作为第二数据点云28，该激光雷达信号由对象反射并返回至激光雷达传感器24。与车辆摄像系统和车辆雷达系统相比，激光雷达提供更多距离测量。摄像系统需要外部照明，但激光雷达设备26不需要，因此与激光雷达信号相比，摄像系统26的距离范围更加有限。与雷达设备相比，激光雷达设备26还提供了更高的分辨率。定义为目标27的对象接收并反射激光雷达信号作为第二数据点云28，第二数据点云28由激光雷达传感器24接收。
利用目标27的线轮廓收集目标尺寸的所有三个维度，包括高度、宽度和深度，并识别是否存在光晕。GPS系统23可从存储器25中访问第二数据点云28的数据，以帮助识别目标27的预期特征。将识别目标27的数据、来自第二数据点云28的数据和来自存储器25的数据转发到表征设备30，表征设备30将目标27与从存储在云28中的数据库或从存储器25中检索到的一个或多个已知对象的特征进行比较，并进行表征分析以识别目标27与从存储在云28中的数据库或从存储器25中检索到的一个或多个已知对象之间的最可能匹配。表征设备30还通过使用目标27的线轮廓来表征光晕的存在及程度。还使用目标27的线轮廓来测量目标尺寸的三个维度。
将表征设备30的输出转发至滤波器32。滤波器32采用信号处理实现滤波32。滤波器32基本上消除了光晕(如果存在)，这提高了使用激光雷达信号对目标27的边缘探测。滤波器32的使用扩大了目标27的探测范围并提高了目标27的反射率探测精度。滤波器32还在光晕消除期间和之后消除了目标27边缘的点云噪声。滤波器32还降低识别目标27的延迟，并在滤波过程中进一步处理第二数据点云28以消除点云噪声。对于对称对象，1/2目标27的线扩展函数有助于实现上述所有功能改善。通过算法处理滤波器32的输出，以利用第二数据点云28增强目标边缘探测，并生成激光雷达信号路径中的车辆12附近区域的三维图像，车辆12的GPS设备19利用该图像进行导航。
点云修复设备34中的边缘探测算法可增强光晕滤波数据。在光晕捕获后点云修复设备34可以对齐多个对象以消除第二点云28的噪声。然后，可进一步滤除点云噪声，以改进激光雷达技术的边缘探测和场景噪声滤波。
将点云修复设备34的输出转发到感知设备36。感知设备36接收来自点云修复设备34的信号数据；对用于定义清洁探测目标27的数据进行比较；添加包括车辆摄像头数据的数据；以及对向参考图3所示和描述的车辆22的控制系统发出的指令做出决策。根据几个方面，每隔50毫秒捕捉车辆22周围的场景，并识别车辆运行指令。将感知设备36识别出的决策和控制方案传递给GPS系统23和车辆22的控制系统。
参考图3并再次参考图2，增强型激光雷达辅助车辆导航系统20的协助分类和去除对象伪影的附加零件可包括三维平面拟合分析仪38，该三维平面拟合分析仪38获取目标27尺寸的所有三个维度，并生成激光雷达信号路径中的车辆22附近区域的三维图像。三维平面拟合分析仪38与数据序列化器40通信。数据序列化是将具有代码和数据组合的数据对象转换为一系列字节的过程，这些字节以可传输的形式保存对象或目标27的状态。水平强度和反射率识别测定器42及与其并行的垂直强度和反射率识别测定器44，用以序列化形式转发数据序列化器40的数据输出，以识别强度和反射率。
信噪比(SNR)计算器46使用水平强度和反射率识别测定器42和垂直强度和反射率识别测定器44的输出来识别数据的信噪比值。信噪比值输入Z分数变化评估器48。Z分数是一种数值度量，用于描述一个值与一组值的平均值之间的关系。Z分数是以标准离均差来衡量的。例如，如果Z分数为0，则数据点的分数与平均分数相同。
将Z分数变化评估器48的输出传递到峰谷偏差监测器50。峰谷值(PV)是用于测量理想光学表面和实际光学表面之间的差异的参数。在判决器52中的峰谷偏差监测器50进行分析之后，确定是否在峰谷偏差监测器50评估的数据中识别出偏差。如果生成无偏差信号54，则程序返回峰谷偏差监测器50。如果生成偏差存在信号56，则程序转至坐标识别单元58，该坐标识别单元58识别目标27的坐标。坐标识别单元58还与数据序列化器40通信。
在坐标识别完成之后，执行降噪步骤60，即去除目标数据中的点以降低噪声。降噪之后，降噪步骤60产生的数据转发至第二点云28，以更新第二点云28中的数据，同时该数据转发至用于校准点云数据的点云校准装置62。然后，将校准后的点云数据转发至激光雷达设备26。
参见图4并再次参考图2-图3，示出了当激光雷达信号遇到回射器66时产生光晕的示例性回射器样本测试折线图64，回射器66可反射95％或更多的入射激光雷达信号。根据几个方面，回射器66定义了具有明确边界68的矩形标志。回射器66位于实质上不反射的黑色表面70的前面，该表面通常吸收95％或以上的入射能，例如激光雷达设备26发送的激光雷达信号。
继续参考图4并再次参考图3，当回射器66将激光雷达信号从目标27反射回车辆22中的激光雷达传感器24时，激光雷达传感器24被数据点淹没，这些数据点溢出边界68，进入定义数据光晕72区域的区域。数据光晕72模糊了边界68的清晰度，因此，可能无法识别边界68附近的对象。数据光晕72外的附加区域74定义了反射率高达大约80％的区域，这些区域也可能部分重叠或被数据光晕72遮蔽。
增强型激光雷达辅助车辆导航系统20运行之后，大量数据光晕72被消除，这使得激光雷达传感器24可区分边界68。然后，在车辆运行期间，可区分边界68附近的对象，以协助GPS系统23运行。
参考图5，折线图76示出了图4中黑色背景70部分所示的回射器66，具有指向并反射回回射器的示范性激光雷达光线78，并生成数据光晕72。在回射器66的周边的溢出颗粒光80区域识别掩盖了回射器66的边界68的数据光晕72发生的位置，在该视图中显示为虚线。
参考图6并再次参考图5，曲线图82示出了折线图76上的水平位置84，以基于反射激光雷达光强度确定读取线。在黑色背景70上，反射的激光雷达光的最小强度88几乎为零，直到开始产生数据光晕72，形成溢出颗粒光区域。反射光的最大强度90表明几乎全部激光雷达光直接被回射器66反射回。具有多条不同强度线94的区域识别溢出颗粒光区域80中的光吸收或与光吸收干扰。在增强型激光雷达辅助车辆导航系统20运行之后，图5中所示和描述的数据光晕72基本上被消除了，这去除了溢出颗粒光80区域，并引起单一基本垂直光强度94。在发生单一基本垂直光强度94的位置可清晰地识别出边界68。
本公开的增强型激光雷达辅助车辆导航系统操作如下。首先，获取目标的线轮廓。然后，导航系统识别是否存在光晕。接下来，利用目标的线轮廓来表征任何光晕的存在及程度。识别目标尺寸的所有三个维度，并利用目标的线轮廓对目标尺寸的三个维度进行测量。随后，线轮廓也可用于识别对象和对不同于目标的对象进行分类。利用信号处理实现滤波器，从而消除光晕，提高激光雷达系统的边缘探测。在通过滤波器消除光晕后，增强了目标的范围识别能力，并提高了目标的反射率精度。通过使用滤波器，点云噪声也得到了有效抑制。
在光晕滤波完成后，降低识别对象的延迟，然后对点云进行进一步的处理。对于对称对象，大约1/2对象的线扩展函数实现上述所有目标。基于光晕滤波数据提出了增强边缘探测算法。然后，在光晕消除后，获取多个对象以捕获点云的噪声。对该噪声进行滤波，以改进激光雷达系统的边缘探测和场景噪声滤波。
本公开的增强型激光雷达辅助车辆导航系统具有多个优点，包括能够利用点云线轮廓评估来表征对象或激光雷达光晕。分析点云的累积线轮廓能够表征目标及目标边界附近的对象，并确定所有三个维度上的目标伪影光晕。这种线轮廓评估的定量表征能够实现目标滤波、边缘探测、对象识别和分类，及性能提高。
本公开的增强型激光雷达辅助车辆导航系统通过在每个目标或对象的范围内获取累积线轮廓以识别光晕的存在及其特征来实现其功能。通过识别光晕特征，进一步实现了三个维度上目标测量、对象识别和分类、光晕去除滤波、边缘探测改进、以及范围扩大和反射率精度提高。
本公开的描述本质上仅是示例性的，并且不脱离本公开的主旨的变化旨在落入本公开的范围内。这种变化不应被视为背离本公开的精神和范围。

Claims (10)

1.一种增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括：
全球定位系统(GPS)；
激光雷达设备，与GPS通信，生成并传输车辆附近目标反射的激光雷达信号；
多个车辆传感器，其中包括至少一个激光雷达传感器用于接收所述目标反射的所述激光雷达信号作为数据点云；
所述目标的线轮廓，用于识别是否存在光晕；
表征设备，利用所述目标的线轮廓进行表征分析以识别所述激光雷达信号光晕的存在及程度；以及
滤波器，用于接收所述表征设备的输出，并当存在光晕时消除光晕以提供所述目标的边缘检测。
2.根据权利要求1所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，还包括：点云修复设备，用于增强光晕滤波数据，并对齐多个对象以去除点云中的噪声，从而定义一清洁目标。
3.根据权利要求2所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括：感知设备，用于接收来自所述点云修复设备的信号数据，将所述信号数据与所述清洁目标进行比较，并识别要转发给所述GPS系统和所述车辆的控制系统的指令。
4.根据权利要求1所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括：三维平面拟合分析仪，用于获取所述目标尺寸的三个维度，并生成所述激光雷达信号路径中的车辆附近区域的三维图像。
5.根据权利要求4所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，还包括：与所述三维平面拟合分析仪通信的数据序列化器，用于将具有代码和数据组合的数据对象转换成—系列字节，以便以序列化形式保存所述目标的状态。
6.根据权利要求5所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括：
水平强度和反射率识别测定器，用于接收所述序列化形式的目标的状态；以及
垂直强度和反射率识别测定器，与所述水平强度和反射率识别测定器并行运行，以便识别所述目标的强度和反射率。
7.根据权利要求6所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括：
信噪比(SNR)计算器，用于使用所述垂直强度和反射率识别测定器和所述水平强度和反射率识别测定器的输出识别所述数据点云的信噪比值；
Z分数变化评估器，用于接收所述信噪比计算器的输出并确定Z分数；以及
峰谷偏差监测器，接收来自所述Z分数变化评估器的输出，用于测量理想光学表面和实际光学表面之间的差异。
8.根据权利要求1所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，包括：使用所述目标的线轮廓对目标尺寸的三个维度进行的测量，以识别所述目标的高度、宽度和深度。
9.根据权利要求1所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，还包括：所述目标与从保存在云中的数据库或从所述表征设备分析的存储器中检索到的一个或多个已知对象之间的最可能匹配。
10.根据权利要求1所述的增强型激光雷达辅助车辆导航系统，其中，通过所述滤波器消除所述目标的边缘的点云噪声，所述滤波器进一步降低目标识别延迟，并对点云数据进行进一步处理以消除点云噪声。
CN202310500899.2A 2022-10-03 2023-05-05 分类和去除光探测和测距点云中对象伪影以增强探测的系统和方法 Pending CN117826179A (zh)

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