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公开(公告)号：CN110221603B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201910391748.1
申请日：2019-05-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/02 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达多帧点云融合的远距离障碍物检测方法。建立局部坐标系和世界坐标系，根据局部坐标系下原始点云数据在激光雷达的环形扫描线上计算每个激光点的提取特征点，经过帧间特征点匹配以及地图特征点匹配得到当前位置相对于起始位置的全局位姿和世界坐标系下的去畸变点云；融合当前帧和之前帧的去畸变点云得到更致密的去畸变点云数据并统一到局部坐标系下，之后向二维栅格做投影，根据每个二维栅格的高度变化特征筛选出障碍物。本发明解决激光点云稀疏导致的远处障碍物检测率低的问题，能够有效检测出远距离障碍物，误检率和漏检率低，还可极大地降低系统成本。
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公开(公告)号：CN110221603A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910391748.1
申请日：2019-05-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达多帧点云融合的远距离障碍物检测方法。建立局部坐标系和世界坐标系，根据局部坐标系下原始点云数据在激光雷达的环形扫描线上计算每个激光点的提取特征点，经过帧间特征点匹配以及地图特征点匹配得到当前位置相对于起始位置的全局位姿和世界坐标系下的去畸变点云；融合当前帧和之前帧的去畸变点云得到更致密的去畸变点云数据并统一到局部坐标系下，之后向二维栅格做投影，根据每个二维栅格的高度变化特征筛选出障碍物。本发明解决激光点云稀疏导致的远处障碍物检测率低的问题，能够有效检测出远距离障碍物，误检率和漏检率低，还可极大地降低系统成本。
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公开(公告)号：CN106650640A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611101791.2
申请日：2016-12-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云局部结构特征的负障碍物检测方法。已采集的激光雷达点云数据，逐线检测局部点云距离跳变、局部点云分布密集和局部点云高度下降的三个结构特征，依据三个结构特征在单线激光点云中提取筛选获得可能属于负障碍物的候选点对；由各线激光的激光点云获得的所有候选点对，依据点对长度一致性和空间位置一致性进行聚类，得到负障碍物候选区域，再经过面积过滤、点对数量过滤得到负障碍物区域。本发明能够有效检测环境中的负障碍物，具备良好的检测成功率，计算代价小，实时性强。
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公开(公告)号：CN106650640B
公开(公告)日：2020-03-03
申请号：CN201611101791.2
申请日：2016-12-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云局部结构特征的负障碍物检测方法。已采集的激光雷达点云数据，逐线检测局部点云距离跳变、局部点云分布密集和局部点云高度下降的三个结构特征，依据三个结构特征在单线激光点云中提取筛选获得可能属于负障碍物的候选点对；由各线激光的激光点云获得的所有候选点对，依据点对长度一致性和空间位置一致性进行聚类，得到负障碍物候选区域，再经过面积过滤、点对数量过滤得到负障碍物区域。本发明能够有效检测环境中的负障碍物，具备良好的检测成功率，计算代价小，实时性强。
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